本研究では, アナリストの個別銘柄に対するセンチメントが, 株式投資戦略に役立つかを実証する. これはアナリストレポートに自然言語処理を使用して極性指標を作成することで実現可能となる. 本研究では, 作成した極性指標に対し, 深層学習を用いて時系列予測を行い, 予測値についてレジームスイッチングモデルを用いてクラスタリングを行った. 加えて, 株式ポートフォリオを構築し, レジームの各変化点においてリバランスを行った. 結果, 本研究で提案した投資戦略がベンチマークのポートフォリオを上回るリターンを上げることができた. これにより, 極性指標が株式投資戦略の構築に役立つことが示唆された.
