実証ファイナンス研究
定量的かつエビデンスに基づく手法を用いて、投資上の問いを厳密に検証します。
当社は、学術研究、人工知能、オルタナティブデータ、クオンツ・ファイナンス、そして実践的な市場知識を組み合わせ、複雑なリサーチ・クエスチョンを、実行可能な投資上の知見へと転換します。
K2Qは、学術研究と機関投資家向け資産運用の接点で活動し、厳密な手法と実務的な知見を組み合わせています。
定量的かつエビデンスに基づく手法を用いて、投資上の問いを厳密に検証します。
先進的なテクノロジーと従来にない情報源を活用し、伝統的なアプローチでは見落とされる可能性のある情報を明らかにします。
投資チームの実務上の問い、制約、意思決定プロセスに即してリサーチを設計します。
日本株式および日本の金融市場に特化した専門知識とリサーチ能力を有しています。
学術上または投資上の問いから出発し、検証可能で、投資への応用可能性があるリサーチ仮説へと発展させます。
当社は、学術研究の深さと厳密さを、機関投資家向け資産運用の実用性および実務との関連性と組み合わせ、投資判断の参考となり得るエビデンスに基づくリサーチを、独立した立場で開発しています。
当社は、日々の投資プロセスの中で通常可能な範囲を超えた、より深い実証的検証を要するリサーチ・クエスチョンについて、投資チームと協働します。
プロジェクトは、市場における観察、学術的な知見、独自の仮説、または新たなデータセットから始まる場合があります。
投資上の問いから、投資への応用へ。
適切なデータ、実証手法、ベンチマーク、識別戦略を特定します。
頑健性、代替的な説明、ファクター・エクスポージャー、アウトオブサンプルでの挙動、経済的有意性、そして該当する場合には実装上の考慮事項を検証します。
リサーチは、投資チームが評価し、場合によっては自らのリサーチ・プロセスに組み込むことができる形に落とし込まれます。これには、シグナル、ポートフォリオ・フレームワーク、リサーチ・モデル、プロトタイプ、または意思決定支援ツールが含まれる場合があります。
リサーチ・クエスチョンに応じて、成果は、投資チームが自らのプロセスの中で評価できるシグナル、ポートフォリオ・フレームワーク、リサーチ・モデル、プロトタイプ、または意思決定支援ツールとなる場合があります。
市場を観察する従来の方法に問いを投げかけるリサーチ。
AI・企業開示
日本企業の開示書類を集めた大規模データセットを用いて、高度なLLMが、従来の手法では見落とされる可能性のある、投資に関連する情報を企業開示から抽出します。
PeerJ Computer Science, 2025
K. Okada, M. Nakasuji, Y. Tsukioka, T. Yamasaki
動的な投資テーマ
テキストに基づくテーマが、セクターの境界を越えて経済的に関連する企業を結び付け、モメンタムの弱い市場においてもリターンの予測可能性を明らかにします。
ディープラーニング・市場情報
本研究は、株価チャートに畳み込みニューラルネットワークを適用し、従来のモデルでは捉えきれない可能性のある市場行動のパターンを明らかにします。