株式市場における機械学習アルゴリズムに基づくポートフォリオ最適化モデルの研究

本研究は、株式市場における機械学習アルゴリズムに基づくポートフォリオ最適化モデルを探求し、その実効性と実践におけるパフォーマンスを評価することを目的としています。本論文では、長短期記憶ネットワーク（LSTM）、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、強化学習（RL）などのさまざまな機械学習アルゴリズムを組み合わせて、複雑で革新的なポートフォリオ最適化モデルを設計します。歴史的株式データを用いたトレーニングとテストを通じて、本論文は株価変動の方向性を予測するモデルの精度と収益パフォーマンスを検証しています。実験結果は、当モデルが予測精度と収益において良好に機能し、同じリスクにおいてもより高いリターンを得ることができることを示しており、リスク調整後のリターンも優れています。さらに、本論文はポートフォリオ最適化におけるマルチアルゴリズムの組み合わせの利点についても議論し、モデルの実用性と操作性を分析しています。我々の研究は、株式市場における投資家に新しいポートフォリオ最適化手法を提供し、重要な理論的および実践的意義を持っています。