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J-GLOBAL ID：201702279575776475   整理番号：17A1779245

組合せ融合を用いたポートフォリオ管理のための結合多重アルゴリズム【Powered by NICT】

Combining multiple algorithms for portfolio management using combinatorial fusion

著者 (4件)： Luo Yuxiao (Laboratory of Informatics and Data Mining, Department of Computer and Information Sciences, Fordham University New York, NY 10023, USA) ,  Kristal Bruce S. (Division of Sleep and Circadian Disorders, Department of Medicine, Brigham and Women’s Hospital and Division of Sleep Medicine, Department of Medicine, Harvard Medical School, Boston, MA 02115, USA) ,  Schweikert Christina (Division of Computer Science, Mathematics and Science, St. John’s University, Queens, NY 11439, USA) ,  Hsu D. Frank (Laboratory of Informatics and Data Mining, Department of Computer and Information Sciences, Fordham University New York, NY 10023, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCI*CC  ページ： 361-366  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ポートフォリオを構築し,管理する場合,いくつかの財務指標や属性を用いて,資源の性能を評価した。これらの財務指標を解析し結合の代わりに単一アルゴリズムを使用し,最適化するための複数のアルゴリズムを利用する利点がある。本論文では,最近開発された組合せ融合分析(CFA)を用いて属性レベルおよびアルゴリズムレベルでのポートフォリオ性能を改善した。第一段階では,属性選択と組み合わせ:多重回帰,ランダム森とサポートベクターマシンとニューラルネットワークのための次のアルゴリズム,及び多様性強度または性能強度に従って組合せ融合を採用した。第二段階は,これらの複数のアルゴリズムからの出力を組み合わせ,スコアとランク組合せを使用する。著者らの結果は,異なる系には異なるポートフォリオサイズに好適かもしれないことを示唆した。著者らの結果は,直接組合せ融合はポートフォリオ性能を改善できることを実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *ポートフォリオ ,  *多重化 ,  サポートベクトルマシン ,  多重回帰分析 ,  ニューラルネットワーク ,  最適化
準シソーラス用語： スコア ,  ランダムフォレスト ,  属性選択 ,  財務指標 ,  *ポートフォリオ管理 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 組合せ ,  融合 ,  ポートフォリオ管理 ,  多重 ,  アルゴリズム