026-05

2021-03-03 (水) 08:24:02 (273d) | Topic path: Top / 026-05

第26回研究会

株価の残差リターンに注目した深層学習ポートフォリオ最適化

著者

今城健太郎, 南賢太郎, 伊藤克哉(Preferred Networks), 中川慧(野村アセットマネジメント)

概要

株式投資におけるポートフォリオ構築は金融分野で重要な課題である.本論文では,株式市場における共通因子をヘッジしたあとに残る残差リターン (residual return) という概念に着目し,その分布予測に基づいてポートフォリオを構築する新しい手法を提案する.提案手法の特徴は,単純なスペクトル分解を用いることで残差リターンの情報を抽出すること,および金融時系列に特有のスケール不変性を考慮した新しい深層学習のアーキテクチャを利用した分布予測を行うことである.本論文では,日本の株式市場のデータを用いた実証実験によって提案手法の有効性を示す.

キーワード

金融, 時系列, 深層学習

論文

file05_SIG-FIN-26.pdf

添付ファイル: file05_SIG-FIN-26.pdf 932件 [詳細]
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