決算サプライズは過去まで見ないとわからない？日本の大型株で PEAD を測り直す
米国株では、決算サプライズの予測情報が直近 1 四半期から過去 3 年分の履歴へ移ったと報告した論文を紹介します。同じ構造が日本にもあるのかを、東証の大型株 222 銘柄・4,328 件の決算短信で測り直したところ、論文の 5 つの主張のうち同じ向きに出たのは 1 つでした。
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米国株では、決算サプライズの予測情報が直近 1 四半期から過去 3 年分の履歴へ移ったと報告した論文を紹介します。同じ構造が日本にもあるのかを、東証の大型株 222 銘柄・4,328 件の決算短信で測り直したところ、論文の 5 つの主張のうち同じ向きに出たのは 1 つでした。
「バックテストでは儲かるのに、実運用では手数料で利益が消える」。統計的裁定取引の長年の課題に対し、AI のアテンション機構を利用して取引コストごと最適化する新しい論文を紹介。日本株データで実際に「コストの崖」も検証します。
AIによるリターン予測をポートフォリオ運用にどう活かすか？予測が当たれば高いリターンを得つつ、外れた場合でも安全性を保つ画期的な手法「RAM」を解説します。論文の主張が日本市場のデータでも通用するのか、予測精度や取引コスト、安定性の観点から検証しました。