背景）ポートフォリオの構築で重要となる株式予測

株式の予測において、大幅なリターンを得るための効果的な戦略を練る上で重要なのが定量的取引（quantitative trading）です。定量的取引の予測結果は、積極的なポートフォリオ（保有する資産や比率）の構築や最適化を行う上でも重要となります。

しかし、株式予測は不確実かつ不安定な多様な要因が関与しているため、非常に困難な課題とされてきました。また先行研究の多くは、統計的手法を用いた分析が中心でしたが、近年ではRNN（再帰型NN, Recurrent Neural Network）などの深層学習の技術で時系列予測が可能となり、金融分野においても期待が高まっています。

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深層学習を用いた株式予測とポートフォリオの構築・最適化という課題において、実際にどんな研究が行われているのでしょうか。台湾にある国立台北科技大学のVan-Dai Taら研究者の発表を紹介しましょう。

研究者らは、LSTMによる予測モデルを用いて、ポートフォリオのパフォーマンスの向上を試みました。

テーマ） 深層学習を用いた株式予測とポートフォリオの構築・最適化

まずはVan-Dai Taらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめます。