多目的決定と機械学習によるポートフォリオ最適化

2000 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 10680441
• 研究機関: 甲南大学
• 研究代表者: 中山 弘隆 甲南大学, 理学部, 教授 (20068141)
• キーワード: 機械学習 / 追加学習 / 能動忘却 / 能動学習 / ポートフォリオ最適化 / 金融投資問題 / ポテンシャル法 / RBFネットワーク

研究概要

金融投資問題においてとくに注意すべき性質は時々刻々状況が変化するということである。本研究の目的は金融投資問題に機械学習と多目的決定の手法を取り入れ、金融投資支援システムを構築することであった。これまでの機械学習の方法はあらかじめ与えられた学習データに対し学習を行うことにより予測能力を作り出すものであり、状況が変わる意思決定の問題には適用が困難であった。本研究では、このような状況が変化する場合にも必要があれば追加学習を行うことにより新しい状況に対応できるようにしている。特に、追加学習のみでは得られるルールが複雑になる一方であるので、汎化能力を高めるために忘却を行わせている。時間の経過にともない徐々に忘却を行うという受動的忘却のみではなく、不要なデータを見いだし積極的にそれを忘却するという能動忘却が効果的であることを示している。実データにもとづいてシミュレーションを行い、本研究で開発した手法が有効であることを検証している。さらに、多目的決定では投資者の好みを反映することができる意思決定支援手法である満足化トレードオフ法のコンピュータプログラムを作成した。これらを有機的に連動させて用いることにより、投資決定を効果的に支援することができると期待される。

研究成果

• [文献書誌] 中山弘隆,荒川雅生,佐々木理恵: "RBFネットワークと遺伝アルゴリズムによる未知目的関数の最適化"システム制御情報学会論文誌. 13. 152-154 (2000)
• [文献書誌] 尹禮分,中山弘隆,谷野哲三,荒川雅生: "一般化包絡分析法と遺伝アルゴリズムによる多目的最適化の一手法"システム制御情報学会論文誌. 13. 179-185 (2000)
• [文献書誌] H.Nakayama,Y.B.Yun and T.Tanino: "Generalized Data Envelopment Analysis and its Application"New Frontiers of Decision Making for Information Technology Era,Y.Shi and M.Zeleny (eds.), World Scientific. 227-248 (2000)
• [文献書誌] H.Nakayama and K.Yoshii: "Active Forgetting in Machine Learning and its Application to Financial Problems"Proc International Joint Symposium on Neural Networks. (in CD ROM). (2000)
• [文献書誌] 尹禮分,中山弘隆,谷野哲三: "一般化包絡分析法への双対アプローチ"計測自動制御学会論文集. 36. 804-809 (2000)
• [文献書誌] H.Nakayama: "Tools Supporting Choice"Model-based Decision Support Methodology with Environmental Applications, A.P.Wierzbicki, M.Makowski and J.Wessels (eds.), Kluwer Academic Publishers. 249-282 (2000)