機械学習と時系列モデルを組み合わせたリターン予測に関する研究

• 研究課題/領域番号: 23K04270
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分25010:社会システム工学関連
• 研究機関: 筑波大学
• 研究代表者: 牧本 直樹 筑波大学, ビジネスサイエンス系, 教授 (90242263)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円); 2026年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2023年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
• キーワード: リターン予測 / 機械学習 / 時系列モデル

研究開始時の研究の概要

機械学習の高性能化に伴い，投資戦略構築の際のリターン予測においても機械学習の適用が広がりつつあるが，実際のポートフォリオ構築に適用するにはリスクやリターン間相関の定量化など課題も多い．本研究では，構造が柔軟で予測力に優れた機械学習と，金融市場の統計的特性の記述力に優れた時系列モデルを組み合わせることで，リターン予測の精度向上のためのフレームワークを構築し，幅広いデータに対する実証分析で有効性を検証する．