論文の概要: Index Tracking via Learning to Predict Market Sensitivities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00780v1
• Date: Fri, 2 Sep 2022 01:52:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-05 12:15:28.602848
• Title: Index Tracking via Learning to Predict Market Sensitivities
• Title（参考訳）: 学習による指標追跡による市場感性予測
• Authors: Yoonsik Hong, Yanghoon Kim, Jeonghun Kim, Yongmin Choi
• Abstract要約: インデックスファンドは、コスト非効率で非現実的な指標であるインデックスを同一に複製する可能性がある。 市場感性を利用してインデックスを部分的に複製するには、予測または正確に見積もる必要がある。 本稿では,ポートフォリオとインデックスの市場感度の予測値を制御する部分インデックス追跡最適化モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6765420339154895
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A significant number of equity funds are preferred by index funds nowadays, and market sensitivities are instrumental in managing them. Index funds might replicate the index identically, which is, however, cost-ineffective and impractical. Moreover, to utilize market sensitivities to replicate the index partially, they must be predicted or estimated accurately. Accordingly, first, we examine deep learning models to predict market sensitivities. Also, we present pragmatic applications of data processing methods to aid training and generate target data for the prediction. Then, we propose a partial-index-tracking optimization model controlling the net predicted market sensitivities of the portfolios and index to be the same. These processes' efficacy is corroborated by the Korea Stock Price Index 200. Our experiments show a significant reduction of the prediction errors compared with historical estimations, and competitive tracking errors of replicating the index using fewer than half of the entire constituents. Therefore, we show that applying deep learning to predict market sensitivities is promising and that our portfolio construction methods are practically effective. Additionally, to our knowledge, this is the first study that addresses market sensitivities focused on deep learning.
• Abstract（参考訳）: 現在、インデックスファンドによってかなりの数のエクイティファンドが好まれており、市場感性がそれらの管理に役立っている。 インデックスファンドは、同じインデックスを複製するかもしれないが、コスト非効率で非現実的だ。 さらに、市場感性を利用してインデックスを部分的に複製するには、予測または正確に見積もる必要がある。 そこで、まず、市場感性を予測するためにディープラーニングモデルを検討する。 また,予測対象データの生成と学習を支援するためのデータ処理手法の実用的応用を提案する。 そこで本研究では,ポートフォリオとインデックスの市場感度の予測値を制御する部分インデックス追跡最適化モデルを提案する。 これらのプロセスの有効性は、韓国株価指数200で裏付けられている。 実験では,過去の推定値と比較して予測誤差が有意に減少し,成分全体の半分以下でインデックスを再現する競合追尾誤差がみられた。 したがって,市場感性予測にディープラーニングを適用することは有望であり,ポートフォリオ構築手法が実際に有効であることを示す。 さらに、私たちの知る限りでは、深層学習に焦点をあてた市場感に対処する最初の研究である。

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