論文の概要: A hybrid level-based learning swarm algorithm with mutation operator for solving large-scale cardinality-constrained portfolio optimization problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.14760v1
• Date: Wed, 29 Jun 2022 16:45:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-30 20:56:19.269567
• Title: A hybrid level-based learning swarm algorithm with mutation operator for solving large-scale cardinality-constrained portfolio optimization problems
• Title（参考訳）: 大規模濃度制約ポートフォリオ最適化問題を解くためのミュータント演算子を用いたハイブリッドレベル学習スワムアルゴリズム
• Authors: Massimiliano Kaucic, Filippo Piccotto, Gabriele Sbaiz, Giorgio Valentinuz
• Abstract要約: 本稿では,大規模ポートフォリオ最適化問題の解法として,LLSO(Level-based Learning Swarm)のハイブリッド版を提案する。 我々のゴールは、基数、ボックス、予算の制約を受けるシャープ比の修正式を最大化することです。 このアルゴリズムでは、プロジェクション演算子がこれら3つの制約を同時に処理し、再バランス制約によりトランザクションコストを暗黙的に制御する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we propose a hybrid variant of the level-based learning swarm optimizer (LLSO) for solving large-scale portfolio optimization problems. Our goal is to maximize a modified formulation of the Sharpe ratio subject to cardinality, box and budget constraints. The algorithm involves a projection operator to deal with these three constraints simultaneously and we implicitly control transaction costs thanks to a rebalancing constraint. We also introduce a suitable exact penalty function to manage the turnover constraint. In addition, we develop an ad hoc mutation operator to modify candidate exemplars in the highest level of the swarm. The experimental results, using three large-scale data sets, show that the inclusion of this procedure improves the accuracy of the solutions. Then, a comparison with other variants of the LLSO algorithm and two state-of-the-art swarm optimizers points out the outstanding performance of the proposed solver in terms of exploration capabilities and solution quality. Finally, we assess the profitability of the portfolio allocation strategy in the last five years using an investible pool of 1119 constituents from the MSCI World Index.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,大規模ポートフォリオ最適化問題の解法として,LLSO(Level-based Learning Swarm Optimizationr)のハイブリッド版を提案する。 我々のゴールは、基数、ボックス、予算の制約を受けるシャープ比の修正式を最大化することです。 このアルゴリズムでは、プロジェクション演算子がこれら3つの制約を同時に処理し、再バランス制約によりトランザクションコストを暗黙的に制御する。 また,ターンオーバー制約を管理するための適切な厳格なペナルティ関数も導入する。 さらに,Swarmの上位レベルにおいて,候補例を修正するためのアドホック突然変異演算子を開発した。 3つの大規模データセットを用いた実験の結果,本手法の導入により解の精度が向上した。 そして、llsoアルゴリズムの他の変種と2つの最先端のスウォームオプティマイザとの比較により、探索能力と解の質に関して提案する解法の優れた性能が示されている。 最後に、MSCI世界指数の1119項目の検証可能なプールを用いて、過去5年間のポートフォリオ配分戦略の収益性を評価する。

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