[4Rin1] インタラクティブ2

[4Rin1-20] 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

〇今城 健太郎¹、南 健太郎¹、伊藤 克哉¹、中川 慧² (1.株式会社Preferred Networks、2.野村アセットマネジメント)

キーワード：金融、時系列、深層学習

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．