Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine Learning Classification and Portfolio Allocation: with Implications from Machine Uncertainty

論文の概要: Machine Learning Classification and Portfolio Allocation: with Implications from Machine Uncertainty

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.02283v2
Date: Wed, 23 Jul 2025 15:52:55 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-25 15:10:40.020645
Title: Machine Learning Classification and Portfolio Allocation: with Implications from Machine Uncertainty
Title（参考訳）: 機械学習の分類とポートフォリオ割当--マシンの不確かさから
Authors: Yang Bai, Kuntara Pukthuanthong,
Abstract要約: マルチクラス機械学習分類器を使用して、他の株より優れているか、または劣っている株を識別する。その結果得られた長短ポートフォリオは、毎年1.67(価値重み)と3.35(等重み)のシャープ比を達成する。これらの結果は、機械学習のレグレッションを制御した後も継続し、大口株の間では堅牢なままである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.175376245455319
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: We use multi-class machine learning classifiers to identify the stocks that outperform or underperform other stocks. The resulting long-short portfolios achieve annual Sharpe ratios of 1.67 (value-weighted) and 3.35 (equal-weighted), with annual alphas ranging from 29\% to 48\%. These results persist after controlling for machine learning regressions and remain robust among large-cap stocks. Machine uncertainty, as measured by predicted probabilities, impairs the prediction performance. Stocks with higher machine uncertainty experience lower returns, particularly when human proxies of information uncertainty align with machine uncertainty. Consistent with the literature, such an effect is driven by the past underperformers.
Abstract（参考訳）: マルチクラス機械学習分類器を使用して、他の株より優れているか、または劣っている株を識別する。その結果得られる長短のポートフォリオはシャープ比が1.67(価値重み)と3.35(等級重み)となり、アルファは29\%から48\%である。これらの結果は、機械学習のレグレッションを制御した後も継続し、大口株の間では堅牢なままである。予測確率によって測定される機械の不確実性は、予測性能を損なう。マシンの不確実性が高い株は、特に人間の情報不確実性のプロキシがマシンの不確実性と一致した場合、リターンを低下させる。文献に従えば、そのような効果は過去のアンダーパフォーマーによってもたらされる。

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