人工知能プログラムは資産ポートフォリオを効果的に管理するとNCSUの研究者が語る
発行日:研究者らは、数百もの資産を含む大規模なポートフォリオの特定の投資リスクと収益目標を達成できる人工知能（AI）プログラムを開発し、実証した。
「私たちは、6 ～ 12 か月の期間にわたってポートフォリオのパフォーマンスを向上させるために、ポートフォリオに何を購入、売却、または保持すべきかについてより良い情報を得るために、機械学習を使用してシャープ レシオを改善できるかどうかを知りたかったのです」と氏は言います。 メフメット・カネル、この作品に関する論文の共著者。 「この研究は、私たちができることを示しています。」ケイナー氏は、ノースカロライナ州プール経営大学のサーマン・レイセオン経済学特別教授です。
シャープ レシオは、投資家のポートフォリオが利益の大きさと保有資産の価値が失われるリスクとの間で生じるトレードオフを測定する方法です。これは、投資業界全体で使用される確立された指標です。
ただし、ポートフォリオに数百もの保有銘柄が含まれる場合、すべての保有銘柄についてリスク/ベネフィット分析を実行し、経営上の意思決定を行うことがますます困難になるため、状況は複雑になります。
これらの資産をより適切に管理するために、金融セクターでは、機械学習を使用してポートフォリオの決定を行う AI プログラムへの注目が高まっています。
Caner は以前開発に貢献していました 財務上の意思決定に情報を提供する新しい数学定理に基づいて構築された AI プログラム。しかし、Caner 氏は、以前のモデルでは考慮されていなかったさまざまな財務要因を組み込むことで、その AI プログラムを改善できるかどうかを確認したいと考えていました。
「何百もの資産を含むポートフォリオを管理するのは困難です」と Caner 氏は言います。 「さまざまな株式や商品が含まれる可能性があり、そのほとんどは何らかの形で相互に関連しています。これほど複雑な動的マトリックスをどうやって扱うのでしょうか?私たちは、特定のシャープ レシオを達成するという最終目標を達成するために、さまざまな要因を考慮して AI プログラムをトレーニングすることに着手し、それを実現しました。
「『正しい』シャープレシオというものは存在しないことに注意することが重要です。シャープレシオは、投資家がどの程度のリスクを許容するかによって異なります。」しかし、私たちは 6 ～ 12 か月かけて、ポートフォリオに対して設定したシャープ レシオの目標を達成するように AI をトレーニングすることができました。私たちはこれをシミュレーションと現実世界の実践の両方で実証してきました。」
紙、 "高次元でのシャープ レシオ分析: 因子モデルにおける残差ベースのノードごとの回帰』に掲載されています。 計量経済学ジャーナル。この論文はリオデジャネイロ教皇カトリック大学のマルセロ・メデイロス氏の共著者である。ブラジルのBOCOM BBM銀行のGabriel FR Vasconcelos氏。
(C)NCSU
元の記事の出典: WRAL TechWire