AIによる株式投資3カ月で100万円上級【投資ポートフォリオに機械学習を適用するにはどうしたらよいでしょうか?】

ポートフォリオ構築は、機械学習にとって非常に有望な分野である。

資産運用業界では何十年にもわたって、ポートフォリオ構築において、マーコウィッツの効率的フロンティアやその派生型に依存してきた。

これらの解の多くはインサンプルでは最適であるが、凸最適化に伴う数値計算の不安定性のために、アウトオブサンプルではうまくいかないことが知られている。

このような計算上の不安定性に対処するために、数多くの古典的なアプローチが試みられてきたが、結果はまちまちであった。

機械学習アルゴリズムは、従来の手法では見落とされていたスパースな階層関係を認識できるため、アウトオブサンプルでも良好なパフォーマンスを発揮するロバストなポートフォリオを生成する可能性があることが示されている(Lopez dePrado 2016)。