投資判断をより一歩先へ

ニュースファクターは、自然言語処理モデルを元に開発したファクターです。モデルは事前学習モデルとファインチューニングの二つから構成されています。事前学習モデルでは、日本経済新聞社が配信している数百万件以上の日本語記事でモデルをトレーニングしています。さらに、ファインチューニングでは、二種類のラベル付きデータで事前学習モデルの一部のパラメータを再推定しています。一つは人がニュースを読んでラベル付けしたデータ（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）をベースにしたセンチメントファクターで、もう一つは日次リターンをベースにした定量ファクターです。

アクセスランキングファクターは、QUICKプラットフォームのQr1における特定株式へのアクセス頻度を元に開発したファクターです。アクセスランキングは、投資家の関心を示す代理変数として活用できます。

企業の業績予想は、企業自身が公式に発表する近い将来の利益または損失の予測です。このデータの利点として、広範なカバレッジ（日本の上場企業ほぼすべて）、長期のヒストリカルデータ（1997年から）、タイムリーな更新、そして”セルサイド”バイアスがないことなどが挙げられます。

コンセンサスデータは、QUICK社が集計するセルサイドアナリストのコンセンサスデータで、日本において信頼性の高いデータとして広く知られています。このデータの利点として、日本株のコンセンサスデータの中で最も広範なカバレッジ（1,600銘柄以上）、タイムリーな更新、そして長期予測（最大5年先までの予測）が含まれることです。アナリストコンセンサスデータは企業業績予想データと補完的な関係になります。

当社は約100種類のファクターを保有しており、これらは大きく分けてバリュー、クオリティ、モメンタムの三つのカテゴリに分類されます。また、これらのファクターを組み合わせたコンポジットファクターを作成すると、効率的な投資運用ポートフォリオの構築に役立ちます。