2019 Fiscal Year Annual Research Report

金融派生商品の価格情報を利用した最適ポートフォリオ構築の新手法

Research Project

Project/Area Number	17J09046
Research Institution	The University of Tokyo
Principal Investigator	高橋聡一郎東京大学, 東京大学大学院経済学研究科, 特別研究員(DC1)
Project Period (FY)	2017-04-26 – 2020-03-31
Keywords	状態空間モデル / 粒子フィルタ / 人工知能 / ファジィシステム
Outline of Annual Research Achievements	これまで研究員が進めてきた、状態空間モデルに基づく、時系列モデルのパラメータ学習や最適ポートフォリオ構築に加えて、AIモデル学習をも可能とする一般的な枠組みを提案する研究を行った。この提案手法においては、AIモデルが、状態空間モデルの枠組みの中で、動的な環境変化に対応して適応的に学習していくことが可能となった。また、これまでの研究で用いてきたAIモデルであるfuzzy systemを、type-2 fuzzy systemと呼ばれる形に一般化した上で、上記の状態空間モデルに基づく逐次学習の枠組みを適用した。その結果、通常のfuzzy systemと比較して、type-2 fuzzy systemを逐次学習した方が、良好なパフォーマンスが得られることを、金融投資に関するシミュレーションを通して実証的に示した。
Research Progress Status	令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
Strategy for Future Research Activity	令和元年度が最終年度であるため、記入しない。