AI予測を安全に使うポートフォリオ戦略
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。
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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。
株価のローソク足データを「言語」とみなし、大規模言語モデルで予測する世界初のオープンソース基盤モデル「Kronos」を解説。その驚異的な性能の秘密は、市場の動きを「粗い概要」と「細かい詳細」の2段階トークンに翻訳する独自の仕組みにありました。日本株データでの軽量な再現検証も行い、銘柄ごとの「方言」を探ります。