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[2N1-GS-10-02] 固有値分解とディープラーニングを用いた新しい統計的裁定戦略の構築
キーワード：統計的裁定、固有値分解、深層学習
本研究は統計的裁定戦略を構築するための新しい方法を提案する．統計的裁定取引は，裁定取引から派生した投資戦略である．両戦略とも資産価格間の歪みを利用するが，裁定は資産価格間の歪みが確定的に調整されることを前提としているのに対し，統計的裁定は歪みの確率的な調整を前提としている点で異なる．こうしたことから，安定的な運用可能性は統計的裁定の重要な課題となる．しかし，これまでの統計的裁定の研究でしばしば用いられてきた共和分検定に基づく方法では，必ずしも安定的にポートフォリオを構築できるわけではない．本研究の主眼はこのような問題点を克服することにある．具体的には固有値分解を援用して安定的にポートフォリオ構成銘柄を探し出し，GRUやCNNといった標準的なディープラーニングのアーキテクチャを用いてポートフォリオの収益性や安定性を向上させることを企図する．そして，S\&P500に上場している銘柄のデータセットを用いた数値シミュレーションを通して，まず従来型の共和分検定に基づく手法に対する優位性を示す．その上で，ディープラーニングの援用により，手法の性能を向上させることができることを検証した．
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