論文の概要: Deeply Equal-Weighted Subset Portfolios
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.14402v1
- Date: Wed, 24 Jun 2020 17:45:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-17 13:33:31.347923
- Title: Deeply Equal-Weighted Subset Portfolios
- Title（参考訳）: 極端に等重なサブセットポートフォリオ
- Authors: Sang Il Lee
- Abstract要約: 我々はDeeply Equal-Weighted Subset Portfolio (DEWSP)と呼ばれる新しいポートフォリオモデルを提案する。
DEWSPは、資産宇宙における上位N位の資産のサブセットであり、そのメンバーは、ディープラーニングアルゴリズムから予測されたリターンに基づいて選択され、等しく重み付けされる。
DEWSPsは、ベンチマークであるHEWSPsと比較して、月次シャープ比の0.24%から5.15%の改善率を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0279748604797911
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The high sensitivity of optimized portfolios to estimation errors has
prevented their practical application. To mitigate this sensitivity, we propose
a new portfolio model called a Deeply Equal-Weighted Subset Portfolio (DEWSP).
DEWSP is a subset of top-N ranked assets in an asset universe, the members of
which are selected based on the predicted returns from deep learning algorithms
and are equally weighted. Herein, we evaluate the performance of DEWSPs of
different sizes N in comparison with the performance of other types of
portfolios such as optimized portfolios and historically equal-weighed subset
portfolios (HEWSPs), which are subsets of top-N ranked assets based on the
historical mean returns. We found the following advantages of DEWSPs: First,
DEWSPs provides an improvement rate of 0.24% to 5.15% in terms of monthly
Sharpe ratio compared to the benchmark, HEWSPs. In addition, DEWSPs are built
using a purely data-driven approach rather than relying on the efforts of
experts. DEWSPs can also target the relative risk and return to the baseline of
the EWP of an asset universe by adjusting the size N. Finally, the DEWSP
allocation mechanism is transparent and intuitive. These advantages make DEWSP
competitive in practice.
- Abstract（参考訳）: 推定誤差に対する最適化ポートフォリオの高感度は、その実用的適用を妨げている。
この感度を緩和するために、Deeply Equal-Weighted Subset Portfolio (DEWSP)と呼ばれる新しいポートフォリオモデルを提案する。
DEWSPは、資産宇宙における上位N位の資産のサブセットであり、そのメンバーは、ディープラーニングアルゴリズムから予測されたリターンに基づいて選択され、等しく重み付けされる。
そこで,我々は,n個の異なるサイズのdewspsの性能を,過去の平均リターンに基づくトップnのランク付け資産のサブセットである最適化ポートフォリオや歴史的に均等なサブセットポートフォリオ(hewsps)など,他のタイプのポートフォリオのパフォーマンスと比較評価する。
まず、DEWSPsは、ベンチマークであるHEWSPsと比較して、月次シャープ比の0.24%から5.15%の改善率を提供します。
加えて、DEWSPは専門家の努力に頼るのではなく、純粋にデータ駆動のアプローチで構築されている。
DEWSPは、サイズNを調整することで、相対リスクを目標とし、資産宇宙のEWPのベースラインに戻ることもできる。
これらの利点により、dewspは実際に競争力がある。
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