粒子フィルタと機械学習を用いた資産運用に関する研究

使用粒子过滤器和机器学习的资产管理研究

• 批准号: 17J09127
• 负责人: 中野 雅史
• 金额: $ 0.83万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2017
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2017-04-26 至 2020-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-17J09127/
• 关键词: 粒子フィルタ; 人工知能; ファイナンス; 投資問題; 投資; 機械学習; 状態空間モデル; ファジィシステム; 深層学習; 金利モデル; カルマンフィルタ

生産者人口の減少とマイナス金利の常態化により，公的年金制度の維持のためには積極的な金融投資活動が不可欠である．研究者は，その状況を打開するために既存の運用手法を大幅に改善する新しいアプローチを提案した．結果として，平成31年度は1本の論文が査読付き国際論文誌にアクセプトされるという結果を得ることができた．特に，本研究においては，昨今急速に発展を遂げつつある人工知能(AI)技術を金融投資問題へ応用した．一般に金融市場は，様々な要因に基づいて確率的に変動する非線形非定常な体系である．従って，AIが効果的であると実証されてきた分野におけるような静的な環境を想定した既存のパラメータ学習手法をそのまま用いてもうまく働かないことが多い．そのため我々は，既存の学習手法を基に，動的な環境変化にパラメータを適応させる新しい学習手法を提案した．具体的には“State-space approach to adaptive fuzzy modeling for financial investment”において，Fuzzy systemの適応的学習に応用した．その有用性は，米国と日本の株式・債券に関する資産配分問題において検証され，我々のモデルは，既存の学習手法を頑健に上回るパフォーマンスを上げた．なお本論文はApplied Soft Computingという査読付き国際論文誌にアクセプトされている．さらに，我々は期待リターンの推定値に依存しない新たなμ-free戦略の開発に取り組んだ．研究者は，ニューラルネットワークにより抽出される特徴を利用する新たなμ-free戦略を提案した． “A new investment method with AutoEncoder: Applications to cryptocurrencies”と名付けられた本論文は，現在査読付き国際論文誌に投稿中である．

Producers population の reduce と マ イ ナ ス manusacture の normalized に よ り, public pension system of の maintain の た め に は positive な が financial investment activity is not owe で あ る. Condition, the researchers は そ の を open す る た め に existing の using を に significantly improve す る new し い ア プ ロ ー チ を proposal し た. Results と し て, pp.47-53 31 year は 1 this dissertation が check 読 pay き international の tzu に ア ク セ プ ト さ れ る と い う results る を こ と が で き た. に, this study に お い て は, yesterday today rapid に 発 exhibition を hence げ つ つ あ る artificial knowledge (AI) technology を financial investment problem へ 応 with し た. General は に financial markets, others 々 な by に base づ い て of probabilistic に - move す る nonlinear unsteady な system で あ る. 従 っ て, AI が unseen fruited で あ る と card be さ れ て き た eset に お け る よ う な static な environment を scenarios し た existing の パ ラ メ ー タ learning technique を そ の ま ま with い て も う ま く 働 か な い こ と が い more. そ の た め I 々 は, existing の learning technique を に, moving な environmental variations に パ ラ メ ー タ を optimum 応 さ せ る new し い learning technique proposed を し た. The specific に "State-space approach to adaptive fuzzy modeling for financial investment" にお にお て て, and the learning に応 of the Fuzzy system <s:1> adaptive 応 uses た た. そ の usefulness は, U.S. と Japan の plant type, bond に masato す る assets partition problem に お い て 検 card さ れ, I 々 の モ デ ル は, existing の learning technique を robust に last る パ フ ォ ー マ ン ス を on げ た. な お は this paper Applied Soft Computing と い う check 読 pay き international paper tzu に ア ク セ プ ト さ れ て い る. Youdaoplaceholder0, I 々 are looking forward to リタ リタ <e:1> <e:1> the presumption of value に depends on <s:1> な the new たなμ-free strategy に to develop に to take んだ. Researchers は ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク に よ り spare さ れ る, 徴 を using す る new た な mu - free 戦 slightly を proposal し た. "A new investment method with AutoEncoder: Applications to cryptocurrencies" と contributors けられた this paper is now available for submission to 読 contributors に in the journal of International Papers である.