[3Yin2] インタラクティブセッション1

[3Yin2-43] Enhanced Quintile Portfolio を用いた深層学習によるマルチファクター運用

〇阿部 真也¹、中川 慧¹ (1.野村アセットマネジメント株式会社)

キーワード：金融、深層学習、株価予測、マルチファクターモデル、ポートフォリオ

株式リターンの予測可能性は、我々の経済および社会組織を反映するものとして重要な研究テーマであり、そのダイナミズムを説明するために様々な取り組みが行われている。機械学習によるクロスセクショナルな株式リターン予測は、近年普及しており、効果を発揮しているが、先行研究の大半は単純な五分位ポートフォリオに依存している。本論文では、クロスセクションの株式リターン予測に深層学習を適用し、より洗練されたポートフォリオ構築の枠組みであるEnhanced Quintile Portfolioを提案する。このポートフォリオは、単一のソートに基づく単純な五分位ポートフォリオの主な欠点を克服したPure Quintile Portfolioにインスパイアされたものである。Enhanced Quintile Portfolioの定式化は、単純な五分位ポートフォリオの特徴を維持しつつ、ポートフォリオのアルファと銘柄分散のトレードオフを考慮した二次計画問題である。実証比較において、提案手法は単純な五分位ポートフォリオよりも優れていることを示した。