著者

南 賢太郎 今城 健太郎 中川 慧 今長谷 拓

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第36回 (2022)

巻号頁・発行日

pp.2J4GS1002, 2022 (Released:2022-07-11)

---

フルスケール最適化 (FSO) はポートフォリオ選択の枠組みで,ヒストリカルリターンの上で効用関数を直接最適化する手法である.FSOの既存の定式化は経験分布に基づいているため,リターン分布が時間変化する場合にはout-of-sampleでのパフォーマンスが悪くなりうる.本論文では,予測型フルスケール最適化 (PFSO) というFSOと分布予測を組み合わせた新しいポートフォリオ構築の枠組みを提案する.PFSOは柔軟な枠組みであるため,投資家のリスク選好や将来のリターン分布に関する見通しを取り入れることができる.また,FSOのための新しい連続最適化アルゴリズムも提案する.提案法は階層的な予算制約のもとで素早く最適解に収束する.現実のポートフォリオのデータにおいて数値実験を行い,提案手法の有効性を示す.