テキストマイニングを利用したテーマに関連する上場企業検索ツールの開発†
著者†
平野正徳, 坂地泰紀(東京大学), 木村笙子(大和投資信託), 和泉潔, 松島裕康(東京大学), 長尾慎太郎(大和投資信託), 加藤惇雄(大和総研)
概要†
日本では,テーマ型投資信託と呼ばれる,テーマに関連する銘柄を集めて,その中から銘柄を選んでポートフォリオ運用するファンドが存在する.このテーマ型投資信託を投資信託会社が作成するにあたっての銘柄選定は,投資信託の作成・運用を行うファンドマネージャーにとって,非常に時間のかかるタスクである.そこで,本研究においてはテキストマイニングの技術を適用することにより,テーマ関連銘柄の抽出の作業をサポートするようなツールの開発を行ったので,その報告を行う.
キーワード†
テーマ型投資信託, テキストマイニング, 関連度計算, 銘柄抽出, 株式市場
論文†
(10月9日以降に公表いたします)