論文の概要: Improving the Robustness of Trading Strategy Backtesting with Boltzmann Machines and Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.04838v1
• Date: Thu, 9 Jul 2020 14:37:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-12 04:08:57.066960
• Title: Improving the Robustness of Trading Strategy Backtesting with Boltzmann Machines and Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: Boltzmann MachinesとGenerative Adversarial Networksによる取引戦略バックテストのロバスト性向上
• Authors: Edmond Lezmi, Jules Roche, Thierry Roncalli, Jiali Xu
• Abstract要約: この記事では、市場ジェネレータを構築するための機械学習モデルの使用について説明する。 基礎となる考え方は、統計的性質が金融市場に見られるものと同じである人工多次元金融時系列をシミュレートすることである。 そこで本稿では,バックテスト統計の確率分布を推定する新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This article explores the use of machine learning models to build a market generator. The underlying idea is to simulate artificial multi-dimensional financial time series, whose statistical properties are the same as those observed in the financial markets. In particular, these synthetic data must preserve the probability distribution of asset returns, the stochastic dependence between the different assets and the autocorrelation across time. The article proposes then a new approach for estimating the probability distribution of backtest statistics. The final objective is to develop a framework for improving the risk management of quantitative investment strategies, in particular in the space of smart beta, factor investing and alternative risk premia.
• Abstract（参考訳）: この記事では、マーケットジェネレータ構築における機械学習モデルの利用について説明する。 基礎となる考え方は、統計的性質が金融市場に見られるものと同じである人工多次元金融時系列をシミュレートすることである。 特に、これらの合成データは資産返却の確率分布、異なる資産間の確率的依存と時間的自己相関を保存する必要がある。 そこで本稿では,バックテスト統計の確率分布を推定する新しい手法を提案する。 最後の目標は、定量的投資戦略、特にスマートベータ、ファクター投資、代替リスクプレアの分野におけるリスク管理を改善するためのフレームワークを開発することである。

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