ML based asset pricing model using alternative data
使用另类数据的基于机器学习的资产定价模型
基本信息
- 批准号:21H00755
- 负责人:
- 金额:$ 10.98万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
- 财政年份:2021
- 资助国家:日本
- 起止时间:2021-04-01 至 2024-03-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
資産価格評価モデルの研究においては、効率的市場仮説を背景に、企業価値(資本市場における株式価値)はファンダメンタル情報を反映しているとされてきた。しかし、現実の市場では、投資家が視覚情報に基づいて何らかのパターンを認識し、短期的な株価の上昇や下落を判断している可能性が指摘されている。それを実証するために、従来の研究では、テクニカル分析のシグナルに株価の予測可能性があるかを検証する取り組みが行われている。しかし、こうしたパターン認識に関する研究は、どのようにチャート形状の定義するかという問題がある。そこで本研究は、深層学習を用いることで、視覚情報を定量的に表現することを試みている。具体的には、チャート画像を白黒のグレースケールで行列表記し、そのピクセル値が説明変数になるという深層学習モデルを構築した。この方法論については、Jiang et al.(Journal of Finance, 近刊予定)を踏襲した。深層学習の方法は、画像判断において優れた実績をあげている畳込みニューラルネットワーク(Covolution Neural Network)を用いた。この手法を導入することで、画像の特徴量をより正確に抽出することができることが一般に知られている。日本の流動性の高い500銘柄について30年以上のデータで検証した結果から、画像情報には株価の将来的な予測可能性に関する情報が存在することが示された。本研究は、効率的市場仮説に基づく従来の理解を再評価する契機となり、視覚情報が投資家の意思決定に与える影響に関する新たな研究分野が開拓される可能性を示唆している。また、畳み込みニューラルネットワークを用いた深層学習手法がチャート形状の定義の難しさを克服し、従来のテクニカル分析に対する新たな評価方法として提案されている。
Assets evaluation 価 価 lattice モ デ ル の research に お い て は, sharper rate market 仮 said に を background, enterprise 価 nt (capital markets に お け る strains on 価 numerical) は フ ァ ン ダ メ ン タ ル intelligence を reflect し て い る と さ れ て き た. し か し, now be の market で は, capitalists が 覚 intelligence に base づ い て what ら か の パ タ ー ン を know し, short-term な strains 価 の rise fall や を judgment し て い る possibility が blame さ れ て い る. そ れ を card be す る た め に, 従 research で の は, テ ク ニ カ ル analysis の シ グ ナ ル に strains 価 の possibility be が あ る か を 検 card す る group take り み が line わ れ て い る. し か し, こ う し た パ タ ー ン know に masato す る research は, ど の よ う に チ ャ ー ト shape の definition す る か と い う problem が あ る. そ こ で を は, deep study with this study い る こ と で, regard 覚 intelligence を quantitative に す る こ と を try み て い る. Specific に は, チ ャ ー ト portrait を white black の グ レ ー ス ケ ー ル で ranks mark whatever し, そ の ピ ク セ ル numerical が に - number な る と い う deep learning モ デ ル を build し た. The methodology of に に に て て て て, Jiang et al. (Journal of Finance, forthcoming) を followed by た. Deep は の way to learn, portrait judgment に お い て optimal れ た be performance を あ げ て い る 畳 込 み ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク Covolution (Neural Network) を with い た. こ の gimmick を import す る こ と で amount, portrait の 徴 を よ り に right out す る こ と が で き る こ と が に commonly known ら れ て い る. Japan high liquidity の の い 500 inscription handle に つ い て 30 years の デ ー タ で 検 card し た results か ら portraits, intelligence に は strains 価 の future possibility に な to test masato す る intelligence が exist す る こ と が shown さ れ た. This study は, sharper rate market 仮 said に づ く 従 to の understand を again review 価 す る opportunity と な り, 覚 intelligence が capitalists の that decision に え る influence に masato す る new た な research eset が pioneering さ れ を る possibility in stopping し て い る. ま た, 畳 み 込 み ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク を with い た deep learning technique が チ ャ ー ト shape の definition の difficult し さ を overcome し, 従 の テ ク ニ カ ル analysis に す seaborne る new た な review 価 method と し て proposal さ れ て い る.
项目成果
期刊论文数量(40)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Does Monitoring of Asset Owners Accelerate Engagement? Analysis of Antitakeover Provisions of Japanese Listed Companies
资产所有者监控是否加速参与?日本上市公司反收购规定分析
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Kazuo Yamada;Masumi Sai;Yasutomo Tsukioka
- 通讯作者:Yasutomo Tsukioka
Two-Dimensional Price/Volume Information and Return Predictability: Portfolio Choice Based on Convolutional Neural Network-
二维价量信息与收益可预测性:基于卷积神经网络的投资组合选择-
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:樋田 有一郎;岡田克彦
- 通讯作者:岡田克彦
Long-Term Object Tracking via Re-Identification, The 5th ZIB-RIKEN-IMIISM MODAL Workshop on Optimization
通过重新识别进行长期对象跟踪,第五届 ZIB-RIKEN-IMIISM MODAL 优化研讨会
- DOI:
- 发表时间:2021
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Shiori Uchiumi;Katsuki Fujisawa
- 通讯作者:Katsuki Fujisawa
DiskE: A Fully Expressive Geometric Model for Knowledge Graph Embedding with Complex Rotation and Disk
DiskE:具有复杂旋转和磁盘的知识图嵌入的完全表达的几何模型
- DOI:
- 发表时间:2021
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Nozomi Hata;Katsuki Fujisawa
- 通讯作者:Katsuki Fujisawa
Does the mandatory adoption of outside directors improve firm performance and corporate governance in Japan?
强制采用外部董事是否会改善日本的公司业绩和公司治理?
- DOI:
- 发表时间:2021
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Changju Kim;Woonho Kim and Shinya Nakami;木村裕貴;阿部 誠;池田 緑;藤澤 克樹;松本祥尚・異島須賀子・小澤康裕・笠井直樹・上妻京子・小松義明・髙田知実・林隆敏・福川裕徳・堀古秀徳・町田祥弘・松尾慎太郎;高橋美恵子(編);Yasutomo Tsukioka
- 通讯作者:Yasutomo Tsukioka
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岡田 克彦其他文献
Regulation on Dividend Payment
股息支付规定
- DOI:
- 发表时间:
2006 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Kensaku;Ohashi;Yoshika;Honda;Noriko;Kido;Rika;Hieda;岡田 克彦;Katsuhiko Okada;岡田 克彦;榊原 茂樹;Shigeki Sakakibara;榊原 茂樹;榊原 茂樹;Shigeki Sakakibara;古澄 英男;與三野 禎倫;與三野 禎倫;古賀 智敏;岸田 雅雄;Shigeki Sakakihara;Shigeki Sakakibara;Hideo Kozumi;Tadanori Yosano;Tadanori Yosano;Chitoshi Koga;Masao Kishida - 通讯作者:
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日本再併合50年目の琉球で
琉球纪念日本重新吞并 50 周年。
- DOI:
- 发表时间:
2022 - 期刊:
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Investment Decision Making Dynamics and the Role of Intellectual Capital
投资决策动态和智力资本的作用
- DOI:
- 发表时间:
2006 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Kensaku;Ohashi;Yoshika;Honda;Noriko;Kido;Rika;Hieda;岡田 克彦;Katsuhiko Okada;岡田 克彦;榊原 茂樹;Shigeki Sakakibara;榊原 茂樹;榊原 茂樹;Shigeki Sakakibara;古澄 英男;與三野 禎倫;與三野 禎倫;古賀 智敏;岸田 雅雄;Shigeki Sakakihara;Shigeki Sakakibara;Hideo Kozumi;Tadanori Yosano;Tadanori Yosano;Chitoshi Koga - 通讯作者:
Chitoshi Koga
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研发资产的会计估值和实物期权法
- DOI:
- 发表时间:
2006 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Kensaku;Ohashi;Yoshika;Honda;Noriko;Kido;Rika;Hieda;岡田 克彦;Katsuhiko Okada;岡田 克彦;榊原 茂樹;Shigeki Sakakibara;榊原 茂樹;榊原 茂樹;Shigeki Sakakibara;古澄 英男;與三野 禎倫;與三野 禎倫 - 通讯作者:
與三野 禎倫
Earnings Management and the Exchange Listing firms-Testing Managers Opportunism Hypothesis using Discretionary Accounting Accruals-
盈余管理和交易所上市公司-使用全权会计应计项目检验经理机会主义假设-
- DOI:
- 发表时间:
2008 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Kensaku;Ohashi;Yoshika;Honda;Noriko;Kido;Rika;Hieda;岡田 克彦;Katsuhiko Okada - 通讯作者:
Katsuhiko Okada
岡田 克彦的其他文献
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大規模言語モデル(LLM)を用いた企業価値形成にかかる網羅的研究
使用大规模语言模型(LLM)对企业价值形成进行综合研究
- 批准号:
24K00298 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 10.98万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
相似海外基金
肝臓内酸素動態を含む透析低血圧発症予知モデルの構築:統計・機械学習分析による解析
构建预测透析低血压发作(包括肝内氧动态)的模型:使用统计和机器学习分析进行分析
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臨床情報による高精度分娩進行予測モデルの開発: 機械学習の活用
利用临床信息开发高精度的分娩进展预测模型:利用机器学习
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24K13948 - 财政年份:2024
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$ 10.98万 - 项目类别:
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- 批准号:
24K13518 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 10.98万 - 项目类别:
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使用独立成分分析构建可靠的机器学习方法
- 批准号:
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学習過程情報に基づき理由を説明可能な高速論理型機械学習器の開発の提案
开发可根据学习过程信息解释原因的高速逻辑机器学习装置的提案
- 批准号:
24K15095 - 财政年份:2024
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多次元イベント時間データ解析の推測理論と方法・機械学習の開発
多维事件时间数据分析的推理理论和方法/机器学习的发展
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利用速度势能整形方法和机器学习发展航天器控制理论
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23K20946 - 财政年份:2024
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ユビキタス機械学習社会におけるプライバシ保護基盤
无处不在的机器学习社会中的隐私保护基础设施
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正則化機能強化による超ロバスト推定法の開拓と一般化:信号処理・機械学習への応用
通过加强正则化功能开发和推广超鲁棒估计方法:在信号处理和机器学习中的应用
- 批准号:
23K22762 - 财政年份:2024
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使用抗攻击的机器学习模型在设计过程中检测硬件木马
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23K24816 - 财政年份:2024
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$ 10.98万 - 项目类别:
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