機械学習を用いたポートフォリオスクリーニング手法の有効性に関する研究

抄録

近年、機械学習のアルゴリズムが発達し、様々な分野において応用がなされている。資産運用分野においても、企業の業績予測、倒産予測などをはじめとし、数多くの応用事例が報告されている。このような中、本研究では、株式ポートフォリオ構築時における個別銘柄のスクリーニングへの応用を試みる。具体的には、月ごとにTOPIXなどのインデックスに含まれる株式の中からポートフォリオに保有しない銘柄を機械学習を用いて分類し、優れたポートフォリオの構築を目的とする。本分析では、複数の機械学習手法を用いて、ポートフォリオ構築し、それらポートフォリオの収益性について分析を行う。