論文の概要: Building Cross-Sectional Systematic Strategies By Learning to Rank

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.07149v1
• Date: Sun, 13 Dec 2020 20:52:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-09 14:28:07.527384
• Title: Building Cross-Sectional Systematic Strategies By Learning to Rank
• Title（参考訳）: ランク付け学習による横断的体系戦略の構築
• Authors: Daniel Poh, Bryan Lim, Stefan Zohren and Stephen Roberts
• Abstract要約: 学習からランクまでのアルゴリズムを組み込むことで、横断的なポートフォリオを強化するフレームワークを提案する。 最新の機械学習ランキングアルゴリズムを用いることで、断面戦略の取引性能が大幅に向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.759148939470331
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The success of a cross-sectional systematic strategy depends critically on accurately ranking assets prior to portfolio construction. Contemporary techniques perform this ranking step either with simple heuristics or by sorting outputs from standard regression or classification models, which have been demonstrated to be sub-optimal for ranking in other domains (e.g. information retrieval). To address this deficiency, we propose a framework to enhance cross-sectional portfolios by incorporating learning-to-rank algorithms, which lead to improvements of ranking accuracy by learning pairwise and listwise structures across instruments. Using cross-sectional momentum as a demonstrative case study, we show that the use of modern machine learning ranking algorithms can substantially improve the trading performance of cross-sectional strategies -- providing approximately threefold boosting of Sharpe Ratios compared to traditional approaches.
• Abstract（参考訳）: 横断的体系戦略の成功は、ポートフォリオ構築前の正確な資産のランク付けに大きく依存する。 現代の手法では、単純なヒューリスティックで、または標準回帰や分類モデルから出力をソートすることで、このランキングステップを実行する。 情報検索)。 この欠陥に対処するために,学習からランクまでのアルゴリズムを取り入れたクロスセクションポートフォリオを強化する枠組みを提案し,楽器間のペアワイド・リストワイド構造を学習することでランキング精度の向上を図った。 横断的モーメントを実証的なケーススタディとして用いて、現代の機械学習ランキングアルゴリズムを使用することで、横断的戦略のトレーディング性能が大幅に向上し、シャープ比が従来のアプローチに比べて約3倍向上することを示します。

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