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

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。
In the study of financial information, the background of the financial market, the background of the market, and the financial situation of the enterprise is reflected in the financial situation. Investors, investors and investors. Please tell me how to do research and analysis on the possibility that you will be able to obtain information from your organization. We need to know how to do research, and how to define the shape of a computer. In the course of this study, in-depth study, the quantitative expression of emotion and emotion was used in this study. The specific portraits are listed in the table of rows and columns, which are listed in the table of rows and columns. In terms of methods and methods, there are some questions about Jiang et al. (Journal of Finance, recently published). In-depth study of the method, drawing judgment method, portrait judgment method and portrait judgment method. The method of drawing is correct, and the method of drawing is correct. The method of drawing is correct. In Japan, there has been a high level of mobility in Japan for more than 30 years. The results and portraits show that there is a possibility that there is a situation in the future. In this study, the rate of the market is very important to understand the meaning of the decision of investors and the possibility of opening the new research field. In this paper, we use the method to define the shape, to overcome the problem, to analyze the new method, and to propose a new method.

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
Development and Evaluation of Embedding Methods for Graphs with Multi Attributes
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Does the mandatory adoption of outside directors improve firm performance and corporate governance in Japan?
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  • 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
Mobility Optimization for Smart Factories via a Multi-Commodity Flow Problem on a Time-Expanded Graph
通过时间扩展图上的多商品流动问题实现智能工厂的移动性优化
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Hiroki Ishikura;Katsuki Fujisawa
  • 通讯作者:
    Katsuki Fujisawa
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  • 通讯作者:
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  • 发表时间:
    2022
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  • 影响因子:
    0
  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • 发表时间:
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    0
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  • 发表时间:
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    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
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    0
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  • 通讯作者:
    Katsuhiko Okada

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    2024
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    $ 10.98万
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    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

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    2024
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    2024
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    $ 10.98万
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    2024
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    $ 10.98万
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  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 10.98万
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    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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知道了