[2T1-GS-10] AI応用：一般

[2T1-GS-10-01] 因果関係を考慮した感情シグナルに基づく資産配分法の提案

〇田口 怜¹、坂地 泰紀¹、和泉 潔¹ (1. 東京大学)

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キーワード：金融ニュース、MLMスコアリング、因果推論、変化点検知、ポートフォリオ最適化

本研究では、金融テキストが株式の戦術的アセットアロケーションに有用であるかどうかを実証する。これは、自然言語処理を用いて金融ニュースから極性指標を作成することで実現できる。作成された極性指標に対して、変化点検知アルゴリズムを用いてクラスタリングを行う。さらに、株式ポートフォリオを構築し、最適化アルゴリズムを用いて各変化点でリバランスを行う。その結果、提案手法は、比較手法を上回る性能を示した。この結果は、極性指標が株式アセットアロケーションの構築に有用であることを示唆している。