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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-03-03 11:15 ［招待講演］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 ○今城健太郎・南 賢太郎・伊藤克哉（PFN）・中川 慧（野村アセットマネジメント）  IBISML2020-46 |
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| 抄録 | （和） | 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．本発表では，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，米国および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． |
| （英） | ||
| キーワード | （和） | 金融 / 深層学習 / 時系列予測 / / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 395, IBISML2020-46, pp. 38-38, 2021年3月. | |
| 資料番号 | IBISML2020-46 | |
| 発行日 | 2021-02-23 (IBISML) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IBISML2020-46 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2021-03-02 - 2021-03-04 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 機械学習に関するオーガナイズドセッションおよび一般 |
| テーマ（英） | Organized and general sessions on machine learning |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2021-03-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語（英語タイトルなし） |
| タイトル（和） | 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 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 金融 / |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / |
| キーワード(3)（和/英） | 時系列予測 / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 今城 健太郎 / / |
| 第1著者 所属（和/英） | 株式会社Preferred Networks (略称： PFN) (略称： ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 南 賢太郎 / / |
| 第2著者 所属（和/英） | 株式会社Preferred Networks (略称： PFN) (略称： ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊藤 克哉 / / |
| 第3著者 所属（和/英） | 株式会社Preferred Networks (略称： PFN) (略称： ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中川 慧 / / |
| 第4著者 所属（和/英） | 野村アセットマネジメント株式会社 (略称： 野村アセットマネジメント) (略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-03-03 11:15:00 |
| 発表時間 | 40分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2020-46 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.395 |
| ページ範囲 | p.38 |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2021-02-23 (IBISML) |
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