029-13

第29回研究会

不確実性を考慮したトレーダー・カンパニー法による解釈可能な株価予測†

著者†

Yugo Fujimoto, Kei Nakagawa(Nomura Asset Management Co., Ltd.), Kentaro Imajo Kentaro Minami(Preferred Networks, Inc)

概要†

機械学習を用いた株価予想は実務的にも学術的にも重要であり、多くの研究がおこなわれている。それらのうち有望な方法として、株式市場のダイナミズムを考慮し、高い予測力と解釈可能性を兼ね備えたTrader-Company(TC)法がある。一方で、TC法をはじめとする機械学習による株価予測手法は、点推定であり、その予測の不確実性が考慮できていないため、実務的な応用に際して懸念が生じる。そこで本研究では、Uncertainty Aware Trader-Company Method(UTC) 法という高い予測力を持ち、予測の不確実性を定量化できる株価予測手法を提案する。UTC法は、TC法を不確実性の推定を可能にする確率的モデリングと組み合わせることにより、不確実性を捉えながら、TC法の予測力と解釈可能性を維持できる。理論的にも、UTC法がTC 法と少なくとも同程度の予測力を維持することを証明する。さらに、人工および実際の市場データに基づいた実証分析を行いUTC法の有効性を確認した。人工データでは、不確実性が増し、予測が困難な状況をUTC 法が検出でき、また、UTC 法は、予測対象の分布の変化を検出できることも確認した。最後に、実際の市場データを用いたUTC法による投資戦略がベースライン手法よりも高いリスク・リターン比を達成できることを示した。

キーワード†

"株価予測, 不確実性, メタヒューリスティクス"

論文†

(J-Stageにて公開する予定です)