論文の概要: Sequential Asset Ranking within Nonstationary Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.12186v1
• Date: Thu, 24 Feb 2022 16:39:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-25 19:33:32.468866
• Title: Sequential Asset Ranking within Nonstationary Time Series
• Title（参考訳）: 非定常時系列における逐次資産ランキング
• Authors: Gabriel Borrageiro, Nick Firoozye, Paolo Barucca
• Abstract要約: 本稿では,ベイズ・アセット・ローダであるエキスパート・アドバイス・フレームワークを用いた予測から,新たなランク付けアルゴリズムを提案する。 我々のアルゴリズムは、最高の総リターンとリスク調整されたリターン、取引コスト、そしてS&P 250の長期保持率を後見で上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Financial time series are both autocorrelated and nonstationary, presenting modelling challenges that violate the independent and identically distributed random variables assumption of most regression and classification models. The prediction with expert advice framework makes no assumptions on the data-generating mechanism yet generates predictions that work well for all sequences, with performance nearly as good as the best expert with hindsight. We conduct research using S&P 250 daily sampled data, extending the academic research into cross-sectional momentum trading strategies. We introduce a novel ranking algorithm from the prediction with expert advice framework, the naive Bayes asset ranker, to select subsets of assets to hold in either long-only or long/short portfolios. Our algorithm generates the best total returns and risk-adjusted returns, net of transaction costs, outperforming the long-only holding of the S&P 250 with hindsight. Furthermore, our ranking algorithm outperforms a proxy for the regress-then-rank cross-sectional momentum trader, a sequentially fitted curds and whey multivariate regression procedure.
• Abstract（参考訳）: 金融時系列は自己相関的かつ非定常的であり、ほとんどの回帰モデルと分類モデルの独立かつ同一に分散されたランダム変数の仮定に反するモデリング上の課題を提示する。 専門家のアドバイスフレームワークによる予測は、データ生成メカニズムに関する仮定をしていないが、すべてのシーケンスでうまく機能する予測を生成する。 s&p 250日単位のサンプルデータを用いて研究を行い,研究成果を横断的モーメント取引戦略に拡張した。 本稿では、ベイズ資産ランキング作成者である専門家助言フレームワークによる予測から、長期的・短期的なポートフォリオに保持する資産のサブセットを選択する新しいランキングアルゴリズムを導入する。 我々のアルゴリズムは、最高の総リターンとリスク調整されたリターン、取引コスト、そしてS&P 250の長期保持率を後見で上回ります。 さらに,本アルゴリズムは,レグレッシブ・テンランク断面運動量トレーダ,シーケンシャルに適合するカード,ホイ多変量回帰手順のプロキシよりも優れる。

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