ニュース記事と株価履歴を用い、株式のベクトル表現(Stock Embedding)を機械学習により獲得します。このベクトル表現は、金融予測モデルにおいて、財の計算表現として用いることができるものですが、ほかにも数多くの応用が考えられます。たとえば、複数の株に投資する際、その比率を最適に決めるポートフォリオ最適化のために用いることができます。米国市場のデータを用いると、ニュース記事から得た株ベクトル表現を用いると、従来の株価データのみを使用する方法に比べて2.8倍の利益が得られます。ロンドン、東京、上海市場などでも、株ベクトル表現を用いたポートフォリオで、利益が増大することが実証されています。 参考文献