有望なアプローチの一例として、「Developing an attention-based ensemble learning framework for financial portfolio optimisation」という論文が挙げられます。本論文では、Attention機構と時系列解析を統合した革新的な適応型取引フレームワーク(Multi-Agent and Self-Adaptive portfolio optimisation framework integrated with Attention mechanisms and Time series — MASAAT)を紹介しています。本フレームワークでは、複数のエージェントが展開され、資産価格の方向性変化を異なる粒度で観察・分析します。これにより、非常に変動の激しい市場においても、リターンとリスクのバランスを考慮したポートフォリオのリバランスを可能にします。
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金融商品のポートフォリオ管理は、投資意思決定の重要な要素であり、資本を複数の資産に動的に配分することで、リスクを最小化しながらリターンを最大化することを目的としています。金融市場は非常に変動が激しく、資産価格は多くの要因に依存するため、利益の最大化とリスクの最小化という相反する目標を同時に達成する最適なポートフォリオの構築は困難です。従来の金融モデルは、さまざまな投資原則に基づいて構築されており、単一市場では有効な場合がありますが、現代の複雑で動的な市場環境下では必ずしも機能しないことがあります。
近年、非定常的な価格系列を分析するための機械学習手法への関心が高まっています。その中でも、深層学習や強化学習戦略は、計算金融において顕著な成果を示しています。しかし、金融市場の価格データは通常ノイズの多い時系列であり、将来のトレンドを示すシグナルを抽出することは困難です。
有望なアプローチの一例として、「Developing an attention-based ensemble learning framework for financial portfolio optimisation」という論文が挙げられます。本論文では、Attention機構と時系列解析を統合した革新的な適応型取引フレームワーク(Multi-Agent and Self-Adaptive portfolio optimisation framework integrated with Attention mechanisms and Time series — MASAAT)を紹介しています。本フレームワークでは、複数のエージェントが展開され、資産価格の方向性変化を異なる粒度で観察・分析します。これにより、非常に変動の激しい市場においても、リターンとリスクのバランスを考慮したポートフォリオのリバランスを可能にします。
作者: Dmitriy Gizlyk