株式クオンツモデルでの過適合

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概要

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• 株価予測モデルにおける過剰適合にっいて調べた。定量的分析を行うために、中間層が1層のニューラルネットワークを用いて中間層の数と汎化誤差の関係を調べた。その結果、中間層が多すぎると汎化誤差が上昇し、過剰適合が発生することが分かった。この現象は、株価予測モデルが"複雑すぎる"ために予測能力が低下することが起こりうることを示している。また、学習させるファクターが異なる2つのモデルの予測リターンを比べた結果、適切な学習を行ったときに最も予測が似てしまうことが分かった。

• 2008-05-09

著者

• 水田 孝信

  スパークス・アセット・マネジメント株式会社

• 小林 悟

  スパークス・アセット・マネジメント株式会社運用調査部

• 加藤 徳史

  スパークス・アセット・マネジメント株式会社運用調査部

• 水田 孝信

  スパークス・アセット・マネジメント株式会社運用調査部

• 水田 孝信

  スパークス・アセットマネジメント株式会社|東京大学大学院工学系研究科

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