論文の概要: Robust machine learning pipelines for trading market-neutral stock portfolios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00790v1
• Date: Fri, 30 Dec 2022 17:19:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-03 16:27:33.924463
• Title: Robust machine learning pipelines for trading market-neutral stock portfolios
• Title（参考訳）: 市場中立株ポートフォリオ取引のためのロバスト機械学習パイプライン
• Authors: Thomas Wong and Mauricio Barahona
• Abstract要約: 市場中立株ポートフォリオを取引するための機械学習パイプラインを提案する。 グラディエントブースティング決定木(GBDT)やニューラルネットワークなど,さまざまな機械学習モデルを評価する。 オンライン学習技術は、予測後処理に使用して結果を向上することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The application of deep learning algorithms to financial data is difficult due to heavy non-stationarities which can lead to over-fitted models that underperform under regime changes. Using the Numerai tournament data set as a motivating example, we propose a machine learning pipeline for trading market-neutral stock portfolios based on tabular data which is robust under changes in market conditions. We evaluate various machine-learning models, including Gradient Boosting Decision Trees (GBDTs) and Neural Networks with and without simple feature engineering, as the building blocks for the pipeline. We find that GBDT models with dropout display high performance, robustness and generalisability with relatively low complexity and reduced computational cost. We then show that online learning techniques can be used in post-prediction processing to enhance the results. In particular, dynamic feature neutralisation, an efficient procedure that requires no retraining of models and can be applied post-prediction to any machine learning model, improves robustness by reducing drawdown in volatile market conditions. Furthermore, we demonstrate that the creation of model ensembles through dynamic model selection based on recent model performance leads to improved performance over baseline by improving the Sharpe and Calmar ratios. We also evaluate the robustness of our pipeline across different data splits and random seeds with good reproducibility of results.
• Abstract（参考訳）: 深層学習アルゴリズムの金融データへの適用は、非定常性が高いため、制度変更時に過度に適合するモデルに繋がる可能性があるため困難である。 本研究では,Numeraiのトーナメントデータセットをモチベーションの例として用いて,市場環境の変化に頑健な表型データに基づいて,市場中立の株式ポートフォリオを取引するための機械学習パイプラインを提案する。 パイプライン構築ブロックとして,グラディエントブースティング決定木(GBDT)やニューラルネットワークなど,さまざまな機械学習モデルを評価した。 ドロップアウトディスプレイを用いたGBDTモデルは, 比較的低複雑性で, 計算コストの低減が図られている。 次に, オンライン学習手法が予測後処理に利用され, 結果が向上することを示す。 特に、動的特徴中立化(Dynamic feature neutralization)は、モデルの再トレーニングを必要とせず、任意の機械学習モデルに予測後に適用できる効率的な手順であり、揮発性市場条件の低下を減らすことで堅牢性を改善する。 さらに,最近のモデル性能に基づく動的モデル選択によるモデルアンサンブルの作成は,シャープと静寂の比率を改善することにより,ベースラインよりもパフォーマンスが向上することを示す。 また,異なるデータ分割とランダム種子間のパイプラインのロバスト性を評価し,再現性も良好に評価した。

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