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機械学習の金融への応用例:階層型リスクパリティ戦略

イベント内容

概要

システムトレード、Pythonのプログラミングを仕事、趣味、研究等に活用する方法をみんなで一緒にまなびます。金融関係者、個人投資家、プロのITエンジニアに限らず、初心者からマスターまで様々なレベルのいろいろな分野にわたるひとたちの参加をお待ちしております。

テーマ:「Python3ではじめるシステムトレード」の特別編として”階層型リスクパリティ"をまなびます。これは機械学習の中でも教師なし学習に相当する凝集型クラスタリングを使用した分散投資のユニークな方法の一つです。ハリー・マーコウィッツはAlgorithm to Live byのなかで自分の年金を運用するときにどのように運用するかという質問に対して、「自分の考えたポートフォリオの最適化の手法は使わない」と答えています。「それよりも後悔しないように投資する」と答えています。新しいポートフォリオ運用の形が求められています。

階層型リスクパリティはQuantum-inspired hierarchical riskの中でボラティリティが通常の平均分散アプローチの3分の1になると書かれていて、そのオリジナル論文のBuilding Diversified Portfolios that outperform out-of-sampleでは約1/2になると書かれています。また、この方法は量子アニーラーとか量子コンピュータの分野で注目されているポートフォリオの分散化の手法の一つでもあります。

Building Diversified Portfolios that outperform out-of-sampleで公開されているPython codeを動かします。

今回はシステムトレードの概要を説明しません。

19時スタート、20時30分プレゼン終了、21時まで自由意見交換、21時退出というスケジュールで行きたいと思います。

注意事項

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※ 最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。
2018/09/26(水)
19:00〜21:00
参加者
13人
会場
金融財務研究会セミナールーム
中央区日本橋茅場町1-10-8(グリンヒルビル)

注目のポジション