研究課題/領域番号 |
09J04360
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研究種目 |
特別研究員奨励費
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配分区分 | 補助金 |
応募区分 | 国内 |
研究分野 |
知能情報学
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研究機関 | 早稲田大学 |
研究代表者 |
陳 艶 早稲田大学, 情報生産システム研究科, 特別研究員(PD)
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研究期間 (年度) |
2009 – 2010
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研究課題ステータス |
完了 (2010年度)
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配分額 *注記 |
1,400千円 (直接経費: 1,400千円)
2010年度: 700千円 (直接経費: 700千円)
2009年度: 700千円 (直接経費: 700千円)
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キーワード | 遺伝的ネットワークプログラミング / 強化学習 / 重要度指標 / ローソク足チャート / 遺伝的関係アルゴリズム |
研究概要 |
(1)ポートフォリオの最適化をこれまでに提案した株式売買タイミングを決定する遺伝的ネットワークプログラミング(GNP)と組み合わせて検討した。複数の株式への資金配分を各株式の利益率に応じて変更していく方式を提案した。このため、多数の株式の処理が可能となるように株式売買タイミング決定用GNPを複数のコントロールノードを持つGNPに拡張し、これを用いて資金を各株式の利益率に基づいたボルツマン分布で配分する方式を提案した。この結果、株式のオンライン取引において資金をどの株式にどの程度配分するのが適切なのかを判定することが可能となり、個別の株価の売買タイミング決定方式と比較し、日経225社から任意に選択した10社によるポートフォリオでは平均で約1.4倍の利益率向上が期待できることが明らかになった。 (2)ポートフォリオ最適化を、遺伝的関係アルゴリズム(GRA)を使用してリスク分散の点で改善する方式を提案した。(1)のポートフォリオ最適化では、複数の株式を任意に選択し利益最大化を追及している。これに対して、どの株式をポートフォリオに採用するのが適切かをリスク分散の点で求める方式を、株式をノード、株式間の相関係数をノード間の強度とするGRAで求めた。また、GRAでは株式間の相関係数がどの程度であればリスク分散の点で適切なのか、あるいは、GRAのノードからのブランチ数がGRAの進化の特性に及ぼす影響についても定量的に評価した。3年間の過去の株価データでGNPとGRAを進化させ、将来1年間の株式取引を用いて提案方式を評価した結果、株式間の相関係数は想定したとおり±0が最適値で、±0.2になると利益率が6%減少すること、また、GRAのノード間のブランチ数が1個の場合の性能は10個の場合とほぼ同程度であり、実用的には進化時間の短縮が可能な1個のブランチが適切であることを明らかにした。
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