こんな人におすすめ：
- 投資ポートフォリオの最適化に興味がある個人投資家
- 資産運用やリスク管理の手法を学びたい金融関係者
- 統計学や多変量解析を投資に応用したい学生や研究者
プロンプト例：
資産配分のための統計的分析手法として、平均分散最適化や相関行列クラスタリングを用いたポートフォリオ構築手法の特徴と利点について説明してください。また、近年の研究で注目されている統計的裁定（statistical arbitrage）との関連も解説してください。
プロンプト例の出力結果：
資産配分の統計的分析手法の代表例には、マーコウィッツの平均分散最適化があります。これは各資産の期待リターンとリスク（分散・共分散行列）を基に、リスクを抑えつつ期待リターンを最大化する最適な割合を数学的に導出します。また、銘柄間の相関行列をクラスタリングし、関連性の高い資産群ごとに均衡の取れたポートフォリオを形成する方法も、近年の研究で注目されています。例えば、牛津大学の研究で提唱されたグラフクラスタリングによる統計的裁定戦略は、資産の残差収益の相関からクラスターを特定し、各クラスター内で均值回帰を利用した裁定取引を実践。これにより年率10%以上の収益や高いシャープレシオの実績が報告されています。これらの手法は単なる理論だけでなく、実務的なリスク管理や収益機会の拡大に貢献しています。
