本研究は、Transformer モデルとGenerative Adversarial Networks (GANs)を統合し、Black-Litterman (BL) フレームワークにおけるポートフォリオ最適化を改善する革新的なアプローチを提示する。
Transformerモデルの長距離依存性識別能力とGANの予測モデル生成能力を活用することで、BLのビュー生成を強化する。この統合アプローチは、市場均衡とオブジェクティブなビューを融合するBLの構造化手法と組み合わされ、現代のポートフォリオ管理に強力なツールを提供する。
提案手法は以下の特徴を有する:
本手法は、投資意思決定の改善と金融市場の複雑性を捉えるための新しいアプローチを示す。
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