経営課題にAIを!ビジネスインフォマティクス研究会 (第8回)
JSAI Special Interest Group on Business Informatics (SIG-BI #8)

機械学習を用いたポートフォリオスクリーニング手法の有効性に関する研究
Study on equity portfolio screening through machine learning韩

原草 1 菅愛子 1 高橋大志 1

Yuancao Han1, Aiko Suge1, Hiroshi Takahashi111慶應義塾大学大学院経営管理研究科
Graduate School of Business Administration, Keio University

Abstract: Stock prices fluctuate frequently reflecting new information such as released financial
statements and news articles. For equity fund managers, stock performance is one of the main concerns.
In this article, we attempt some trials to develop several portfolio screening methods which remove poor
performance equities from equity portfolio using various kinds of machine learning.

1.はじめに資産運用の重要性は高まっている。資産運用ビジネスにおいて、利潤を追求する株主や投資家は、独自に組成したポートフォリオへの投資を通じ、収益の獲得を試みている。近年人工知能のアプローチへの関心が高まっており、金融分野においてもその応用が幅広く議論されている。例えば、国内の大手証券会社の人工知能を活用した取り組みや[1]、景況感の指数化などの試みなどが報じられている[2]。
本研究では、株式ポートフォリオのスクリーニングに機械学習を応用することを試みる。具体的には、TOPIX（Tokyo Stock Price Index、東証市場第一部に上場する内国普通株式全銘柄を対象とする株価指数）に含まれる株式の中から保有しない銘柄を機械学習にて分類し除外する。本研究では、スクリーニングを実施した後、ポートフォリオの収益率が、どれだけ影響を受けるかについても分析を試みる。

2.関連研究財務関連指標を用い倒産する企業に関する分析を行った分析は数多いが、最も広く知られたモデルの一つに Altman [3]が挙げられる。流動性、収益性、レバレッジ、返済能力、回転率などを基準として、判別に必要な 5 つの財務指標を選択し、モデルを構築している。 また、Ohlson [4]は、マクロ経済の指標を関連する指標の一つとして使用しており、Tyler
Shumway [5]は、個別の株式のリスクを表すβを変数の一つとして使用している。分析手法については、
Ramakrishnan, Mizaei, Bekry [6]の研究では、単一の分類器とアンサンブルの両方を使用し、それぞれの結果について比較分析を行っている。

3.モデル
本分析では、複数のアルゴリズムを用い AUC 値が最も高いモデルを選択し、銘柄の除外を行った。表1 は、本分析で採用したアルゴリズムのリストを示したものである。また、比較対象のモデルとして最も広く用いられている分類アルゴリズムの一つである決定木を採用した。
表 1.本分析で採用したアルゴリズム（抜粋）アルゴリズム決定木
ブースティング
バギング
KNN
SVM
ロジスティック回帰
線形判別
二次判別
図１はポートフォリオスクリーニングルールを示したものである。本分析では、３つのルール(ルールA-C)の有効性について検証を行った。ルール A と B
において、一つ目の教師変数は TOPIX すべての銘柄の中で、株価変動率が下位 150 の銘柄を-1 と設定し、それ以外すべての銘柄を+1 とした。また、二つ目は下位 300 の銘柄を-1 とし、それ以外の銘柄を+1 とした。三つ目は下位 500 の銘柄を-1 であり、それ以外

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は+1 である。ルール C では上位 150、300、500 をそれぞれ+1 とつけ、下位 150、300、500 をそれぞれ-1とした。

場合、ポートフリオのパフォーマンスが向上したが、下位 300 の場合は悪化している。ルール B と C はす
べての教師変数の設定で悪化している。本条件においては、一部の条件で良好な結果が得られているものの、安定的な結果は得られていない。

図１：ポートフォリオスクリーニングルール
評価システムの構築
除外基準に直近の株価変動も考慮した。具体的には、ルール A と C では足元の株価変動が下位にあるもので、翌月のアルゴリズムの推定値が下位(-1)のものを除外した。ルール B ではモデルの推定値が下位(-1)の銘柄を除外した。

図 3.スクリーニング後ポートフォリオ超過収益率

4.データ

6.まとめ・今後の課題

本分析では、Thomson Reuters Datastream から、日本の東京証券取引所で一部上場している企業の財務データと市場データを取得した。分析対象期間は2013 年 1 月から 12 月であり、月次データを用いた。
説明変数として、財務および市場関連データ、各企業のニュース記事数を用いた (表 1)。

本研究では、機械学習手法を用いた株式ポートフ
ォリオのスクリーニング手法の構築を試みた。分析の結果、本条件では、必ずしも安定的な結果は得ることができなかった1。今後、ティックデータやニュースなど即時性の高い説明変数を採用することで、精度の向上を試みる予定である。

表 1．学習に用いた変数リスト(抜粋)5.分析結果5.1 除外前後の平均収益率比較
図 3 は、スクリーニング後のポートフォリオの超過収益を示したものである。横軸は、モデルの条件、縦軸は超過収益率を示している。ルール A では除外
後の平均収益率は教師変数が下位 150 と下位 500 の参考文献[1]「大和証券と大和総研、人工知能（AI）による株価予測モデルを用いた銘柄情報の提供を開始」，
http://www.nikkei.com/article/DGXLRSP444457_Z00C
17A5000000/, （2017 年 5 月 9 日）
[2] 山本 裕樹: 「ディープラーニングの経済・金融テキストへの応用」，JAFEE 高頻度データ・ビッグデータ活用法研究部会, （2017 年 4 月 11 日）[3] Altman, E. I.: Financial Ratios, Discriminant Analysis
and the Prediction of Corporate Bankruptcy. The Journalof Finance, 23（4）, 589, （1968）[4] Ohlson, J. A: Financial Ratios and the Probabilistic
Prediction of Bankruptcy. Journal of Accounting
Research, 18（1）, 109, （1980）[5] Shumway, T: Forecasting Bankruptcy More
Accurately: A Simple Hazard Model. SSRN Electronic
Journal, （2001）[6] Ramakrishnan, S., Mirzaei, M., & Bekri, M:Corporate Default Prediction with AdaBoost andBagging Classifiers. Jurnal Teknologi, 73（2）, （2015）.
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市場の効率性の議論と整合的と捉えることができるかもしれない。詳細な分析は今後の課題である。