ポートフォリオ選択アルゴリズムOLMARの 実践的評価
2015 年 2015 巻 BI-003 号 p. 02-
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2015 年 2015 巻 BI-003 号 p. 02-
最近のポートフォリオ選択アルゴリズム(Portfolio Selection Algorithms, PSAs)は, 機械学習の技術を利用しパフォーマンスを向上させている. しかし, PSAの実用性を評価する方法は未だ不成熟である. 本論文では，これに対するひとつの実践的評価手法を提案する. この評価手法は次のステップからなる:１) 複数の銘柄を制約条件にしたがって実データより選択する:２）選択した銘柄を組み合わせた仮想的な価格系列データセットを複数生成する；３) 各価格系列データセットを対象に, PSAの特性評価を統計的に検定する. 本論文では, 現在最も優れたパフォーマンスを示すPSAのひとつであるOLMAR（On-Line Portfolio Selection with Moving Average Reversion）法を評価対象とし, 提案手法により以下の評価を行った: 1) 生成したデータセットに対するOLMAR手法パフォーマンス特性； 2) 適切なWindow size パラメタの予測可能性,；3) 生成したデータセットにおける株式の平均リターンの変化とPSAのパフォーマンスの違い. 計算機実験の結果, OLMAR手法の平均リターンは統計的に優位ではあったが, その有効性は非常に限定されていることがわかった.
