論文の概要: Predicting Mutual Funds' Performance using Deep Learning and Ensemble Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09649v3
• Date: Mon, 31 Jul 2023 13:03:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-02 00:24:47.815922
• Title: Predicting Mutual Funds' Performance using Deep Learning and Ensemble Techniques
• Title（参考訳）: 深層学習とアンサンブル技術を用いた相互ファンドのパフォーマンス予測
• Authors: Nghia Chu, Binh Dao, Nga Pham, Huy Nguyen, Hien Tran
• Abstract要約: 我々は、ディープラーニングモデルが従来の統計手法よりも、資金パフォーマンスを正確に予測できるかどうかを検証した。 我々は、米国で上場されている大型株式に投資する600以上のオープンエンド相互ファンドの月次リターン時系列データに基づいて、年次シャープ比率を算出した。 LSTMとGRUの予測を組み合わせたアンサンブル法は,全モデルの最高の性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.42444725013141
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting fund performance is beneficial to both investors and fund managers, and yet is a challenging task. In this paper, we have tested whether deep learning models can predict fund performance more accurately than traditional statistical techniques. Fund performance is typically evaluated by the Sharpe ratio, which represents the risk-adjusted performance to ensure meaningful comparability across funds. We calculated the annualised Sharpe ratios based on the monthly returns time series data for more than 600 open-end mutual funds investing in listed large-cap equities in the United States. We find that long short-term memory (LSTM) and gated recurrent units (GRUs) deep learning methods, both trained with modern Bayesian optimization, provide higher accuracy in forecasting funds' Sharpe ratios than traditional statistical ones. An ensemble method, which combines forecasts from LSTM and GRUs, achieves the best performance of all models. There is evidence to say that deep learning and ensembling offer promising solutions in addressing the challenge of fund performance forecasting.
• Abstract（参考訳）: ファンドのパフォーマンス予測は投資家とファンドマネジャーの両方にとって有益であり、それでも難しい課題だ。 本稿では,ディープラーニングモデルが従来の統計手法よりも精度の高いファンドパフォーマンスを予測できるかどうかを検証した。 ファンドのパフォーマンスは一般的に、リスク調整されたパフォーマンスを表わし、ファンド間の有意義なコンパラビリティを保証するシャープ比によって評価される。 我々は、米国で上場されている大型株式に投資する600以上のオープンエンド相互ファンドの月次リターン時系列データに基づいて、年次シャープ比率を算出した。 長短期記憶(LSTM)とゲートリカレント単位(GRU)の深層学習法は,いずれも現代のベイズ最適化で訓練されたものであり,従来の統計手法よりもシャープ比の予測精度が高いことがわかった。 LSTMとGRUの予測を組み合わせたアンサンブル法は,全モデルの最高の性能を実現する。 ディープラーニングとアンサンブルが、ファンドのパフォーマンス予測の課題に対処する上で有望なソリューションを提供するという証拠がある。

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