投資家の情報選択に対する重みを考慮した金融推奨

るためには，投資家の情報に対する選好の個性を考オンライン証券を利用して資産運用を行う個人投慮するパーソナライズされたメカニズムが必要で資家の増加に伴い，投資家の目的や行動に合わせてある．情報や金融アイテム（個別株式や投資信託など）を2つ目の課題はコンテキスト情報の影響である．提示する金融推奨の必要性が増加している．投資行一般的な映画推薦や音楽推薦では，アイテムである動において投資家が重視する要素は個人ごとに異な映画や音楽の特徴は安定的である一方で，株価などるために，個人化（パーソナライゼーション）が重金融推奨のアイテムは特徴が動的に変化し続けると要である．例えば，個人投資家にはより高いリターいう特性がある．そのため，金融推奨ではユーザーンを重視する投資家や，個人の興味から特定の投資のアイテムに対する選好は時間情報に大きく依存すテーマを好む投資家など多様な目的の投資家が存在る．加えて，投資家の属性情報である年齢，所得，する．リスク許容度なども，投資家の意思決定に大きな影Personalizedされた金融推奨に関する研究では，響を与えることが知られている[11]．したがって，Orderbookanalysisやmultiplecriteriadecisionanalysisより良い投資家行動予測を行うためにはアイテム，などの金融のロジックを協調フィルタリングに組ユーザー双方のコンテキスト情報を考慮する必要がみ合わせる研究が多い[1,2,3]．近年では，Neuralある．MatrixFactorization(NeuMF)[4]やLightGCN[5]などこの課題に対して，本研究では図1に示すよの深層学習を用いた協調フィルタリング（Neuralうに，投資家の情報選択に対する選好の個性collaborativeﬁltering）の手法が金融推奨に応用さを考慮した金融推奨モデルであるPersonalized―1000―.𝑝$:𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛𝐹𝐶𝐿𝑎𝑦𝑒𝑟𝑓:𝑎𝑑𝑑AttentionLayerアイテムコンテキストユーザー埋め込み銘柄コンテキスト⾏列𝐶&,'=𝒞[𝑗,𝑡,:,:]∈ℝ(×*𝒘𝒊埋め込み𝒍𝒋,𝒕銘柄コンテキストテンソル𝒞∈ℝ+×,×(×*投資家ID事業埋め込みテクニカルファンダメンタル𝑢$𝒕𝒋,𝒕𝒇𝒋,𝒕𝒅𝒋銘柄コンテキスト情報選択ModuleFinancialRecommendationwithInvestors’AttentionandContextualInformation(PFRIC)を提案する．PFRICは投資家の金融意思決定プロセスを取り入れることを目指し，情報選択モジュール（informationselectionmodule）とコンテキストモジュール（contextmodule）で構成されている．情報選択モジュールでは投資家の様々な情報に対する重みをモデル化する．一方で，コンテキストモジュールでは，株式の動的な特徴や投資家属性などのコンテキスト情報を考慮に入れる．個人投資家の取引データを用いた評価実験において，提案手法の精度が既存手法の精度を上回ることを確認し，金融推奨に対して個人投資家の情報選択の選好を考慮することの有用性を示した．