論文の概要: Deep Portfolio Optimization via Distributional Prediction of Residual Factors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.07245v1
• Date: Mon, 14 Dec 2020 04:09:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-05-08 14:21:31.119225
• Title: Deep Portfolio Optimization via Distributional Prediction of Residual Factors
• Title（参考訳）: 残留因子の分布予測による深部ポートフォリオ最適化
• Authors: Kentaro Imajo and Kentaro Minami and Katsuya Ito and Kei Nakagawa
• Abstract要約: そこで本稿では,残余要因と呼ばれる金融量分布の予測に基づくポートフォリオ構築手法を提案する。 本手法が米国および日本の株式市場データに有効であることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9189409002585562
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent developments in deep learning techniques have motivated intensive research in machine learning-aided stock trading strategies. However, since the financial market has a highly non-stationary nature hindering the application of typical data-hungry machine learning methods, leveraging financial inductive biases is important to ensure better sample efficiency and robustness. In this study, we propose a novel method of constructing a portfolio based on predicting the distribution of a financial quantity called residual factors, which is known to be generally useful for hedging the risk exposure to common market factors. The key technical ingredients are twofold. First, we introduce a computationally efficient extraction method for the residual information, which can be easily combined with various prediction algorithms. Second, we propose a novel neural network architecture that allows us to incorporate widely acknowledged financial inductive biases such as amplitude invariance and time-scale invariance. We demonstrate the efficacy of our method on U.S. and Japanese stock market data. Through ablation experiments, we also verify that each individual technique contributes to improving the performance of trading strategies. We anticipate our techniques may have wide applications in various financial problems.
• Abstract（参考訳）: 近年のディープラーニング技術の発展は、機械学習支援株取引戦略における集中的な研究の動機となっている。 しかし、金融市場は、典型的なデータハングリー機械学習手法の適用を妨げる非常に非定常な性質を持っているため、より良いサンプル効率と堅牢性を確保するためには、金融インダクティブバイアスを活用することが重要である。 本研究では,共通市場要因へのリスク曝露の緩和に一般的に有用であることが知られている残余要因と呼ばれる金融量の分布予測に基づくポートフォリオ構築手法を提案する。 主な技術要素は2つある。 まず,様々な予測アルゴリズムと容易に組み合わせることができる残差情報の計算効率の高い抽出法を提案する。 第2に,振幅不変性や時間スケール不変性など,広く認識されている金融インダクティブバイアスを組み込むことができるニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 本手法が米国および日本の株式市場データに与える影響を実証する。 アブレーション実験を通じて,各手法が取引戦略の性能向上に寄与することを検証する。 我々は、我々の技術が様々な財政問題に幅広い応用を期待する。

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