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[[第28回研究会>028]]
* 複数時間軸情報を用いたオートエンコーダーによる行動経済学的特性の抽出 [#w8ea39c5]
** 著者 [#s5ef29ad]
川田瑛貴, 雨谷暦樹(茨城大学), 田中陸(大和アセットマネジメント), 鈴木智也(茨城大学,大和アセットマネジメント)
**概要 [#s11e8965]
株式運用では取引コストを抑えるために長期の運用が望ましいが, 機械学習で長期時間軸の情報を学習する場合, 学習データのサンプル数が少ないため十分な学習精度を得ることが難しい. 本研究では日次データから生成した複数時間軸の株価の銘柄間クロスセクション情報をオートエンコーダーの機械学習に利用する. オートエンコーダーによって圧縮した中間層の潜在変数から得た出力はファクターモデルに相当し, オートエンコーダーの出力と実測値の乖離はミスプライシングを表す. このオートエンコーダーを用いて投資家心理による市場の過剰反応を抽出し, 過大反応に対してはリバーサル, 過小反応に対してはモメンタムを想定した運用戦略を構築する. 月次や日次のみのデータを用いて学習したオートエンコーダーと比較して, 学習に複数時間軸を用いることにより学習精度や運用戦略のパフォーマンスが向上することを確認できた.
**キーワード [#sbfb6a14]
オートエンコーダー, 異常検知, ファクターモデル, ミスプライシング, ポートフォリオ運用
**論文 [#k9a54162]
//(3月9日以降に公表いたします)
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