深層学習を用いたマルチファクター運用の実証分析
2018 年 2018 巻 FIN-021 号 p. 16-
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2018 年 2018 巻 FIN-021 号 p. 16-
株価を予測するために, 様々なファクターが特徴量として多数提案されてきた. 一方で,近年これら大量のファクターを同時に扱うために, 機械学習, とりわけ深層学習を用いた株価予測手法が提案されてきた. しかしながら, 日々の運用を意識した具体的な実践事例はほとんどない. そこで本稿では, 日本株式市場において機械学習を用いたマルチファクターモデルに基づく実運用を意識した実証分析を行う. そして, 深層学習の有効性を確認するとともに，分析を通じて得た知見について考察する．
