論文の概要: Structural clustering of volatility regimes for dynamic trading strategies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.09963v3
• Date: Wed, 24 Nov 2021 04:29:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-11 07:56:13.636716
• Title: Structural clustering of volatility regimes for dynamic trading strategies
• Title（参考訳）: 動的取引戦略のためのボラティリティ体制の構造クラスタリング
• Authors: Arjun Prakash, Nick James, Max Menzies, Gilad Francis
• Abstract要約: 我々は,非教師なし学習をそのボラティリティ構造に適用することにより,非定常金融時系列におけるボラティリティ体制の数を求める新しい手法を開発した。 時系列の現在の分布と過去の状態との最適な一致を学習するダイナミックトレーディング戦略を作成し,検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.129225533930966
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We develop a new method to find the number of volatility regimes in a nonstationary financial time series by applying unsupervised learning to its volatility structure. We use change point detection to partition a time series into locally stationary segments and then compute a distance matrix between segment distributions. The segments are clustered into a learned number of discrete volatility regimes via an optimization routine. Using this framework, we determine a volatility clustering structure for financial indices, large-cap equities, exchange-traded funds and currency pairs. Our method overcomes the rigid assumptions necessary to implement many parametric regime-switching models, while effectively distilling a time series into several characteristic behaviours. Our results provide significant simplification of these time series and a strong descriptive analysis of prior behaviours of volatility. Finally, we create and validate a dynamic trading strategy that learns the optimal match between the current distribution of a time series and its past regimes, thereby making online risk-avoidance decisions in the present.
• Abstract（参考訳）: 我々は,非教師なし学習をそのボラティリティ構造に適用することにより,非定常金融時系列におけるボラティリティ体制の数を求める新しい手法を開発した。 変化点検出を用いて時系列を局所定常セグメントに分割し,セグメント分布間の距離行列を計算する。 セグメントは最適化ルーチンを通じて、学習した多数の離散的ボラティリティレジームにクラスタ化される。 この枠組みを用いて、金融指標、大資本、為替取引資金、通貨対のボラティリティクラスタリング構造を決定する。 本手法は,複数のパラメトリックレジームスイッチングモデルの実装に必要な厳密な仮定を克服し,時系列を複数の特性的振る舞いに効果的に蒸留する。 この結果は,これらの時系列の大幅な単純化と,ボラティリティの先行挙動の強い記述的分析を提供する。 最後に、時系列の現在の分布と過去の状態との最適な一致を学習する動的なトレーディング戦略を作成し、検証し、現在のオンラインリスク回避決定を行う。

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