株式投資におけるポートフォリオ構築は金融分野で重要な課題である．本論文では，株式市場における共通因子をヘッジしたあとに残る残差リターン (residual return) という概念に着目し，その分布予測に基づいてポートフォリオを構築する新しい手法を提案する．提案手法の特徴は，単純なスペクトル分解を用いることで残差リターンの情報を抽出すること，および金融時系列に特有のスケール不変性を考慮した新しい深層学習のアーキテクチャを利用した分布予測を行うことである．本論文では，日本の株式市場のデータを用いた実証実験によって提案手法の有効性を示す．
