本研究では，機械学習手法の一種である自己符号化器（オートエンコーダ）を用いて，日本国債のイールドカーブの3 ファクターモデルの構築を行った．更に，構築した自己符号化器を形成するニューラルネットワークのモデルパラメータに着目することで，自動生成した3 つのファクターが，それぞれ，イールドカーブの水準・曲率・傾きを表現していることを示した．加えて，本研究では，構築した自己符号化器を，国債の割高・割安の判別器として使用することで，国債のロングショート戦略を構築した場合，トレンドフォロー型の投資戦略に比べて，良好なパフォーマンスが得られることを確認した．
