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