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動的ベイジアンネットワークでファンダメンタルPE倍率を推定

記事 arXiv papers · 著者: Haizhen Wang et al.
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サマリー

この研究では、専門家の判断に基づくことが多いファンダメンタル株価収益率の推定を、動的ベイジアンネットワークで形式化しています。推定されたPE倍率は、人間の投資判断を支援したり、自動取引システムへの入力として使用したりすることを想定しています。著者らは提案するネットワークについて、前向き・後ろ向き推論と期待値最大化の手順を導出し、その構造をボラティリティに関する行動ファイナンスの解釈と結び付けています。

ベイジアン推論の結果から売買戦略を構築し、実験で標準的な投資ベンチマークと比較しています。著者らは、実験で一貫したアウトパフォーマンスが得られたと報告しています。概要には資産、ベンチマークの定義、検証期間、取引コストの前提が記載されていないため、報告結果から一般的な運用成績や実運用への適性を示すことはできません。この手法は、評価指標を推定する方法であると同時に、体系的な意思決定の基礎として提示されています。

主なアイデア

  • 動的ベイジアンネットワークを用いて、ファンダメンタルPE倍率を推定します。
  • 提案モデルについて、前向き・後ろ向き推論と期待値最大化を導出しています。
  • 推定されたPE倍率は、専門家の判断に役立てたり、自動取引システムに入力したりできます。
  • モデルの解釈は、ボラティリティに関する行動ファイナンスの知見と結び付いています。
  • 実験では、推定されたPE倍率を使う戦略が標準的なベンチマークを上回ったと報告されています。

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株式機械学習統計バックテスト
全文
# Stock Trading Using PE ratio: A Dynamic Bayesian Network Modeling on Behavioral Finance and Fundamental Investment


# Stock Trading Using PE ratio: A Dynamic Bayesian Network Modeling on Behavioral Finance and Fundamental Investment









On a daily investment decision in a security market, the price earnings (PE) ratio is one of the most widely applied methods being used as a firm valuation tool by investment experts. Unfortunately, recent academic developments in financial econometrics and machine learning rarely look at this tool. In practice, fundamental PE ratios are often estimated only by subjective expert opinions. The purpose of this research is to formalize a process of fundamental PE estimation by employing advanced dynamic Bayesian network (DBN) methodology. The estimated PE ratio from our model can be used either as a information support for an expert to make investment decisions, or as an automatic trading system illustrated in experiments. Forward-backward inference and EM parameter estimation algorithms are derived with respect to the proposed DBN structure. Unlike existing works in literatures, the economic interpretation of our DBN model is well-justified by behavioral finance evidences of volatility. A simple but practical trading strategy is invented based on the result of Bayesian inference. Extensive experiments show that our trading strategy equipped with the inferenced PE ratios consistently outperforms standard investment benchmarks.

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