狭幅化ヒストグラムを利用した確率モデルGAによるポートフォリオのリバランス

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS4-1

グループ名: 【C】平成22年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2010/09/02

タイトル(英語): Portfolio Rebalancing Using Probabilistic Model-building Genetic Algorithm with Narrower Width Histograms

著者名: 折登 由希子(広島大学),杉崎翔大 (みずほ情報総研),山本 久志(首都大学東京),辻村 泰寛(日本工業大学)

著者名(英語): Yukiko Orito(Hiroshima University),Shota Sugizaki(Mizuho Information & Research Institute),Hisashi Yamamoto(Tokyo Metropolitan University),Yasuhiro Tsujimura(Nippon Institute of Technology)

キーワード: ポートフォリオ最適化|リバランス|確率モデルGA|ヒストグラム|Portfolio Optimization|Rebalancing|Probabilistic Model-building Genetic Algorithm|Histogram

要約(日本語): 本研究では、コスト制約の下でポートフォリオの運用目標を最良にするようなポートフォリオのリバランス問題を取り扱う。この問題の解は、ポートフォリオであるアセット集合の投資配分比率の組合せであるため、アセット数に対する多次元の最適化問題となるが、従来のGAやSAはこの多次元問題を考慮していない。
本研究では、親集団を構成する各アセットの投資配分比率のヒストグラムを子集団の各アセットの確率分布と仮定し、この確率分布に従い子集団を生成する確率モデルGAを提案する。
実験結果から、世代推移とともにヒストグラムのビン幅を狭幅化する提案モデルは、従来のGAだけでなく一定のビン幅の確率モデルGAより探索性能が良いことを示す。

PDFファイルサイズ: 350 Kバイト