Multiple Factor Models

Multiple Factor Models#

Multiple factor models - Wikipedia

深層学習を用いたマルチファクター運用の実証分析#

方法：

  • 目的変数：

    • ポートフォリオのウェイト

    • 毎営業日、引け後にポートフォリオを更新する想定

  • 特徴量：

    • PBR, PER, 配当利回りなど

  • アルゴリズム：7層のDNN、Random Forest、リッジ回帰を比較

結果：

  • DNNのほうがドローダウンが少なく、リターン・リスク比で好成績