注目のリサーチと応用

従来のセクター分類は、経済的に関連する企業は同じ業種に属すると想定しています。本研究は、その想定自体が重要な投資情報を覆い隠している可能性があるかどうかを問うものです。

企業の事業内容の記述を意味解析することで、企業を公式の業種分類ではなく、実際に行っている事業に基づいてグループ化します。こうしたデータ駆動型のテーマは、従来の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ます。

実証結果は、従来の個別銘柄モメンタムおよび業種モメンタムが弱い市場においても、経済的に持続的なテーマが特定されると、リターンの予測可能性が見えてくることを示唆しています。

本研究は、過去の価格変動の視覚的構造に、従来のリターンに基づくモデルでは捉えきれない情報が含まれているかどうかを調べます。

金融資産の価格履歴を画像として扱い、畳み込みニューラルネットワークを適用することで、本研究は市場情報の根本的に異なる表現を探究します。