CEOであるRichardのこのtweetを見かけました。継続して高いパフォーマンスを出せていることがわかります。fundへの資金流入も絶好調のようです。冒頭の疑問が出てこざるを得ません。コンペを開催し参加者から集めた(世界株対象の)リターン予測値をいい感じにアンサンブルして実運用で使っていることは知っています。外部からではわかりようがありません。良いパフォーマンスを出すコツがわかるのでは?と思い至りました。現在日本でも個人がAPIを使ってシステムトレードを行える環境がジョジョに整いつつあり,https://zenn.dev/gamella/articles/af7985c7b95bd2個人投資家として関心のある方も多いかもしれないなーと思ったので勉強しました。ファクターモデルについてです。それなりの額を株で運用する機関投資家は「ワイはVTuberが好きだからAnyc●lorに全ツするお!」とはいきません。複数銘柄を組み合わせたポートフォリオを作成します。matrix)が気になります。いい時期はウハウハですが何かあると全部仲良く死んでしまうからです。暗号資産とかね...。(μ)の和によって説明されると考えます。以下のようなものが挙げられます。機械学習モデルに入れる特徴量だと考えていいかと思います。以下のように数式で表現することができます。ただの線形回帰モデルですね。ファクターに依存しないその銘柄独自のリターンを表現しています。全銘柄分リターンに重みをかけて足し合わせればOKなので以下のようになります。リターンと同様に以下のように表現できます。(1.3)で同じ銘柄の重みw_{n}を使っていることに注意してください。スペシフィックリターンに分解できることがわかります。右項がスペシフィックリターンですね。ポートフォリオリターンR^{p}の分散が以下のように計算できるからです。f_{l}の共分散です。機関投資家として嬉しいだろうなーというのは想像できるかと思います。個別銘柄特有の動きを捉えた高いパフォーマンスが期待できるポートフォリオが作れるようになります。いうNumerai参加者には特に有名な手法があります。kaggleで開催されたJPXコンペで直交化がめっさ効いたとおっしゃっていました。Tournamentを蹂躙していたyaakuさんの記事が神なのでそちらをご覧ください。YouTubeで料理番組を見た後のように「自分でも作れそう!」って思っていると思います。実はこれ結構大変です。使用するファクターによって銘柄共通リターン成分をほぼ完全に説明できている必要があります。ファクター候補を弱いものでもあれもこれもとモデルに入れるのは良くありません。一応の目安があります。X_{k}^{t+1}の相関係数です。以下のように表現されます。銘柄nの時間tにおける回帰係数です。(collinearity)があるとファクターごとの係数推定がうまくできません。いうように一応は一定の基準で使用するファクターを選ぶことができます。Tournamentでは(匿名化されてるからわからないけどたぶんいい感じに選ばれた)特徴量と(たぶんいい感じにスペシフィックリターン抽出済みの)ターゲットを運営が与えてくれます。スペシフィックリターン成分純度を上げてから提出してもいい。ここまで読んで下さった方でこの記事の内容が全然わからない人もいるでしょう。興味が湧いたら↓の記事などを参考に始めてみるのも良いかと思います。個人でこれだけのポートフォリオを組んで運用するのは資金的に無理ですよね。個人がNumeraiに参加する意義はあるかなぁと思います。......え?資金はある??そういった方は投げ銭をしていただけると私がNumeraiで溶かします。life!引用https://www.semanticscholar.org/paper/The-Barra-US-Equity-Model-(-USE-4-)-Methodology-Menchero-Orr/4fc8d22a4d9e22427be83984c5420ec2ca6ae387https://www.slideshare.net/ssuserbe0bf0/ss-162851743ツイートkatsu1110ベースラインを、超えていけ!バッジを贈って著者を応援しようバッジを受け取った著者にはZennから現金やAmazonギフト券が還元されます。約5,600字katsu1110ベースラインを、超えていけ!バッジを贈るバッジを贈るとは?目次ファクターモデルファクターモデルを作るときに注意することファクターモデル自分で作るのめんど...誰かタスケテ...ってなった人へ引用Zennエンジニアのための情報共有コミュニティAboutZennについて運営会社お知らせ・リリースGuides使い方Publicationよくある質問LinksTwitterGitHubメディアキットLegal利用規約プライバシーポリシ。