NTAA JOURNAL 2021.9

Vol.8

IFTA 講演・寄稿論文
AI とマシンラーニング（機械学習）による株式投資戦略
野村アセットマネジメント
資産運用先端技術研究部 リサーチフェロー

中川 慧要

旨

AI で株式投資戦略を立てる方法を説明する。予測方法として、（1）テクニカル分析の理念である株価変動パターンに焦点を当てる、（2）従来のクオンツ分析の基本となる要因に焦点を当てる、の 2 種類について紹介する。

もともと、AI と機械学習は異なる概念だったが、最近は同様に用いられている。機械学習は人間の脳の機能を模倣するアルゴリズムで、一般的には①教師なし学習、②強化学習、および③教師あり学習の 3 種類がある。学習とは、データをうまく説明できるモデルを見つけることを意味する。

将来の株価を予測するには、画像認識や翻訳とは異なり、どのデータを抽出するかが重要になる。価格や量などの市場データ（テクニカルデータ）と、GDP や利益などの経済・金融データ（ファンダメンタル）であり、猫の画像や「This is a pen.」の英文（翻訳）と違って、事前に特徴がわからない。

予測の手法は「時系列予測」と「断面予測」の 2 種類がある。時系列予測は、単一の株式に焦点を当て、履歴データから将来のリターンを予測する。一方、断面予測はすべての株価に焦点を当て、いくつかの基準で高いスコア（＝データと株価が連動する）の株式を検索する。

時系列予測は絶対リターンを予測することが目的で、投資期間は短期（月単位より短い）の場合が多い。断面予測では相対的なリターンを予測し、投資期間は長期（月単位より長い）の場合が多い。

テクニカルデータと教師あり学習による時系列予測

る。（1）測定期間と頻度：投資家にとっての基本

機械学習による形成解析：過去の価格変動パ（3）値動きの類似性を定義する：Indexation DTW

ンはモメンタム（勢い）や類似の値動きを使う。とで 2 つの時系列と最適な対応を行う（月によっターンを用いて、将来の価格を予測する。パター投資家も実際に用いる手法である。

株価変動が現在に最も近い過去の期間を抽出するために、インデックス DTW（IDTW）方式を用いる。そして、将来の株価予測には k* 近傍法（k*‑NN）アルゴリズムを使用する（図 1）。

IDTW：類似性測定のために、次の 3 点を決め単位である 1 カ月で、日足で見る。
（2）価格水準の違いを考慮する：月末値を 1 として指数化する。

（動的時間ワープ）法を使う。時間軸をゆがめるこて営業日数が異なることにも対応できる）。類似性を定義する場合、通常はユークリッド距離または相関係数を使用する。
k*‑NN：解析の対象データに一切の分布を仮定しないノンパラメトリック手法に最も基本的なアルゴリズムである k‑NN を最適化したもの。

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図 1．時系列予測の研究例

図 2．TOPIX の累積リターン【実証研究】IDTW と k*‑NN を用いて、5 つの世フォーマンス）。ほかの株価指数でも同様である。

DAX および FTSE100）のパフォーマンスを計測す。われわれの手法（太字赤枠）は最も正確だっ（DDTW は DTW の 修 正 版 ）。 作 業 は 4 ス テ ッ プの手法（太字赤枠）は FTSE100 を除いて最も収益界の主要な株価指数（TOPIX、S&P500、CAC40、する。データ期間は 1989 年 1 月〜 2017 年 8 月

で、（1）月ごとの類似性を計算する。（2）翌月のリターンを予測する。（3）翌月リターン予測がプ

表 1（Table 1）は、すべての年の平均精度を示た。表 1（Table 2）は累積リターンで、われわれ性が高かった。

単純なモメンタム戦略と比較した結果（表 2）でラスの場合、当月末に指数の 1 単位を購入する。

も、われわれの手法のパフォーマンスが優れており、【結果】TOPIX について、類似性分析と予測を 6【要約】機械学習では多くのパラメーターが必要
だが、k*NN ならパラメーターは 1 つでよい。投資（4）これらを全期間（の翌月まで）で繰り返す。

手法で行い、累積リターンを示している（図 2）。
われわれの提案した IDTW＋k*‑NN（赤線）が最もパフォーマンスがよかった（青線は実際の指数のパ46

また単純戦略とは相関が低いことがわかる。

家が実際に株価を予測する手法を近似でき合理的である。そして、われわれの手法がベストである。

テクニカルアナリストジャーナル

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表 1．平均精度と合計リターン

表 2．単純なモメンタムとの比較

テクニカルデータと教師なし学習による時系列予測

ターンを可視化する。月次価格変動に基づいて過去の類似の価格変動パターンが将来の株価予

ター内に正のラベルがある場合は、月末にイン測に有効とわかったので、クラスタリング（データ分類）による予測に向けた価格変動パターンの【 実 証 研 究 】TOPIX を 用 い て 予 測 に 適 し た パ

k‑medoid を実行。当月の価格変動を含むクラスデックス 1 単位を購入する。

【結果】表 3 は合計リターンと平均精度を示す。

可視化に取り組んでみる。

収益性が最適なクラスター数は 5 個程度と言える。

法）を使うが、DTW では使用できない。そこで、

medoid と し て 選 択 さ れ た 価 格 変 動 を、 赤 い 線クラスタリングするのに対し、k‑medoids はデーSample の数字はクラスター内のサンプルの数、クラスタリングには通常、k‑means 法（k 平均k‑medoids 法を用いる。k‑means 法が単純距離でタの類似性を重視する。類似性は IDTW で測定される。

5 つ の ク ラ ス タ ー を 可 視 化 す る。 黒 い 線 はは ク ラ ス タ ー に 属す る 価 格 変 動 を示 し て い る。
（）内は翌月のリターンの上昇確率である。左図

は下降傾向だが、翌月の上昇確率は高く、反転上

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表 3．平均精度と合計リターン

図 3．5 つのクラスターの可視化①

図 4．5 つのクラスターの可視化①48

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昇を示す。中央の図は上昇の勢いが強く、翌月のメンタルデータの有無で計 4 手法を比較した。

次の月の上昇確率も高い。右図は翌月の下落確率る。右端の列は各手法の単純平均である。太字は

図 3 は中央の黒い線が平坦で、翌月の下落確率ダメンタルデータを持つ TSGBT が最も正確だっ上昇確率も高い。中間図では、価格の上昇が強く、が高く、下落幅も大きいと予測している。

が高い。図 4 では変動はほぼフラットで、翌月も持続しそうだ。

【 要 約 】価 格 変 動 パ タ ー ン の ク ラ ス タ ー 数 はTOPIX では約 5 であり、可視化すると大きな変動【結果】表 4（Table 6）は平均精度を示してい4 手法の中で最も正確な値を示しており、ファンた。表 4（Table 7）は 4 手法の合計リターンを示している。やはりファンダメンタルデータを持つ
TSGBT が最も収益性が高かった。

【要約】ファンダメンタルデータを追加することが続く傾向にあることがわかった。

で精度と収益性が向上した。

テクニカル＆ファンダメンタルデータと教師あり学習による時系列予測

テクニカル＆ファンダメンタルデータと教師あり学習による断面予測

次に、株価予測のために時系列決定木（TSDT）

これまで時系列予測の研究例を見てきたが、次を改善する。時系列データのみを使用したディシに断面予測の研究事例を見る。

サンブル学習の一種である勾配ブースティングを将来の相対的な株式リターンを予測するので、横

【実証分析】5 つの世界の主要な株価指数（TOPIX、ング（深層学習）で株価を説明する多数のファクジョンツリーで、理解しやすく便利である。アン
用いてより正確なモデルを構築する。

S&P500、CAC40、DAX および FTSE100）を用いて、そのパフォーマンスを分析する。計測期間は 2018 年

さまざまなファクターを組み合わせることで、断的な投資戦略と呼ばれている。ディープラーニ
ターの非線形関係を捉えたい（図 5）。

【実証分析 1】2006 年 4 月から 2016 年 3 月ま6 月までの 10 年間。時系列データに 1 カ月間の日足での TOPIX について、80 ファクターを使用してベースの PER、PBR、モメンタム、配当利回りおよびク、クオリティー、モメンタム、バリュー、サイを、ファンダメンタルデータとして各指数の月末値ROE を使用した。時系列決定木（TSDT）と時系列勾配ブースティングツリー（TSGBT）についてファンダ相対的なリターンを予測し、毎月投資する。リスズの 5 分類からなる 16 のファクターを過去 5 時点分（16×5＝80）使用した。

表 4．主要株価指数の平均精度と合計リターン

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図 5．断面予測の研究事例

図 6．各手法の年率リターン（TOPIX）

線形回帰は、線形モデルベンチマーク、SVR およびランダムフォレストを非線形モデルベンチマークとして使用する。5 分位の最上位群の株式を買い、最下位群の株式を売る。ネットゼロ投資モデルよりも優れていることだ（図 7）。

【 実 証 分 析 2】日足 ベ ー スで 2013 年 4 月から2017 年 3 月までの TOPIX500 指数について、33因子を用いて相対的なリターンを予測する。リターのためのロング／ショート・ポートフォリオを作ンや取引量などの多くのテクニカル指標がある。てパフォーマンスを測定する。

ジ回帰を使用し、3 つのランダムフォレストを非ラーニングの結果は、他の非線形モデルよりも優プラーニングでは、6 種類の完全接続ネットワー

り、年間平均リターンとシャープレシオを計算し【結果】各手法の年次リターンである。ディープれている。また、線形モデルも悪くない（図 6）。

以下は各方法のシャープレシオを示している。

やはりディープラーニングは他のモデルよりも優れている。重要なのは線形モデルが不良な非線形50線形モデルのベンチマークとして 3 つのリッ線形モデルベンチマークとして使用する。ディークを使用している。5 分位のロング／ショート・ポートフォリオを作成し、年間リターンとシャープレシオを計算する。

【結果】各手法の年次リターンを見ると、線形モ

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図 7．各方法のシャープレシオ（TOPIX）

図 8．各手法の年率リターン（TOPIX500）

図 9．各手法のシャープレシオ（TOPIX500）
日本テクニカルアナリスト協会

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Technical Analysts Journalデル（RR）が非常に相性が良い。ディープラーニ【結果】各手法のリターンのグラフ。赤い線はングのエポック数に対しては、20 が良い。この

ディープラーニングを示しており、全地域で他のシ ャ ー プ レ シ オ で 見 る と、 形 状 比 の 場 合 の予測モデルに関係なく、太平洋→欧州＆中東→北研究では、30 は過剰適合となる（図 8）。

手法よりも優れている。さらに興味深いことに、ディープラーニングは非常に良い。また、日次予米の順にパフォーマンスが低下する（図 10）。

究の月次予測のリターンよりも高い（図 9）。

がよいのはディープラーニング。地域別には、太測のリターンとシャープレシオは、これまでの研【実証分析 3】MSCI のグローバルな指数（全世界、北米、欧州＆中東、太平洋）を使う。20 のファクターを用いて相対的なリターンを予測し、毎月投資する。

シャープレシオでも、全地域でパフォーマンス平洋→欧州＆中東→北米の順に低下する（図 11）。
市場の効率が高いほど、リターンを得ることはより困難になる。

図 10．各手法の年率リターン予測（MSCI 指数）

図 11．各手法のシャープレシオ（MSCI 指数）

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2021.9NTAA JOURNAL 2021.9【結 論】

プロフィール

中川 慧（なかがわ けい）

Vol.8

京都大学経済学部卒。三井住友
アセットマネジメントでファンドのリスク管理、国内 / 海外株式、アセットアロケーションのクオンツファンド運用 / 助言やモデル開発を行う。2018 年より野村アセットマネジメント資産運用先端技術研究部にて、AI やビッグデータを組み合わせた先端的なクオンツ運用戦略の研究開発に取り組む。金融工学、人工知能、機械学習に関する学術研究論文多数。筑波大学大学院経営学修士（MBA）、博士号（Ph.D）を取得。東京工業大学、筑波大学、早稲田大学で教鞭をとる。

・時系列予測も断面予測も、機械学習によって強化することができる。

・時系列予測ではデータ量が限られるので、k‑NNのような簡単な方法が優れている。

・断 面 予 測 で は 多 く の デ ー タ が 存 在 す る た め、ディープラーニングのような複雑なモデルが優れている。

・問題の処方に応じて、異なる手法を採用すべきである。

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