論文の概要: Application of Deep Learning for Factor Timing in Asset Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18017v1
• Date: Sat, 27 Apr 2024 21:57:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 18:12:38.680305
• Title: Application of Deep Learning for Factor Timing in Asset Management
• Title（参考訳）: 深層学習のアセットマネジメントにおける要因タイミングへの応用
• Authors: Prabhu Prasad Panda, Maysam Khodayari Gharanchaei, Xilin Chen, Haoshu Lyu,
• Abstract要約: より柔軟なモデルは、目に見えない期間の係数プレミアムのばらつきを説明するのにより良いパフォーマンスを持つ。 ニューラルネットワークのような柔軟なモデルでは、予測に基づく最適な重み付けは不安定である傾向がある。 我々は、過去の最適再バランス方式によるリバランス頻度の傾きが、取引コストの削減に役立つことを検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.212548040046133
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The paper examines the performance of regression models (OLS linear regression, Ridge regression, Random Forest, and Fully-connected Neural Network) on the prediction of CMA (Conservative Minus Aggressive) factor premium and the performance of factor timing investment with them. Out-of-sample R-squared shows that more flexible models have better performance in explaining the variance in factor premium of the unseen period, and the back testing affirms that the factor timing based on more flexible models tends to over perform the ones with linear models. However, for flexible models like neural networks, the optimal weights based on their prediction tend to be unstable, which can lead to high transaction costs and market impacts. We verify that tilting down the rebalance frequency according to the historical optimal rebalancing scheme can help reduce the transaction costs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 回帰モデル(OLS線形回帰, リッジ回帰, ランダムフォレスト, およびフル連結ニューラルネットワーク)の性能をCMA(Conservative Minus Aggressive)因子プレミアムの予測とそれを用いた因子タイミング投資の性能について検討する。 サンプル外 R-squared は、より柔軟なモデルは、目に見えない期間の係数プレミアムのばらつきを説明するのにより良い性能を示し、バックテストは、より柔軟なモデルに基づく因子のタイミングが、線形モデルでそれを実行する傾向にあることを示す。 しかし、ニューラルネットワークのような柔軟なモデルでは、予測に基づく最適な重み付けは不安定になりがちであり、高い取引コストと市場への影響をもたらす可能性がある。 我々は、過去の最適再バランス方式によるリバランス頻度の傾きが、取引コストの削減に役立つことを検証した。

関連論文リスト

• A Dynamic Approach to Stock Price Prediction: Comparing RNN and Mixture of Experts Models Across Different Volatility Profiles [0.0]
  MoEフレームワークは揮発性株のRNNと安定株の線形モデルを組み合わせて、ゲーティングネットワークを介して各モデルの重量を動的に調整する。 その結果,MoE法は様々な変動性プロファイルの予測精度を著しく向上させることがわかった。 MoEモデルの適応性は個々のモデルよりも優れており、Mean Squared Error(MSE)やMean Absolute Error(MAE)などのエラーを減らすことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T14:36:21Z)
• GARCH-Informed Neural Networks for Volatility Prediction in Financial Markets [0.0]
  マーケットのボラティリティを計測し、予測する新しいハイブリッドなDeep Learningモデルを提案する。 他の時系列モデルと比較すると、GINNは決定係数(R2$)、平均正方形誤差(MSE)、平均絶対誤差(MAE)の点で優れたサンプル外予測性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-30T23:53:54Z)
• Semi-Supervised Reward Modeling via Iterative Self-Training [52.48668920483908]
  本稿では,未ラベルデータを用いたRMトレーニングを強化する手法であるSemi-Supervised Reward Modeling (SSRM)を提案する。 SSRMは、追加のラベリングコストを発生させることなく、報酬モデルを大幅に改善することを示した。 全体として、SSRMは、人間が注釈付けした大量のデータへの依存を大幅に減らし、効果的な報酬モデルのトレーニングに要する全体的なコストと時間を削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-10T22:57:58Z)
• RVRAE: A Dynamic Factor Model Based on Variational Recurrent Autoencoder for Stock Returns Prediction [5.281288833470249]
  RVRAEは、市場データの時間的依存関係とノイズに対処する確率論的アプローチである。 揮発性株式市場のリスクモデリングに長けており、潜在空間分布からのばらつきを推定し、リターンを予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-04T21:48:32Z)
• Deep Hedging with Market Impact [0.20482269513546458]
  本稿では,Deep Reinforcement Learning(DRL)に基づく新しい市場インパクト動的ヘッジモデルを提案する。 DRLモデルから得られた最適ポリシーは、いくつかのオプションヘッジシミュレーションを用いて分析され、デルタヘッジのような一般的な手順と比較される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-20T19:08:24Z)
• Scaling Relationship on Learning Mathematical Reasoning with Large Language Models [75.29595679428105]
  本研究では,事前学習損失,教師付きデータ量,拡張データ量が教師付きLDMの推論性能に与える影響について検討する。 複数のモデルからの拒絶サンプルは、LLaMA-7BをGSM8Kの49.3%の精度に押し上げ、監督された微調整(SFT)の精度を35.9%上回る結果となった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-03T15:34:01Z)
• HireVAE: An Online and Adaptive Factor Model Based on Hierarchical and Regime-Switch VAE [113.47287249524008]
  オンラインで適応的な環境で株価予測を行うファクターモデルを構築することは、依然としてオープンな疑問である。 本稿では,オンラインおよび適応型要素モデルであるHireVAEを,市場状況とストックワイド潜在要因の関係を埋め込んだ階層型潜在空間として提案する。 4つの一般的な実市場ベンチマークにおいて、提案されたHireVAEは、以前の手法よりもアクティブリターンの点で優れたパフォーマンスを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-05T12:58:13Z)
• Low-Rank Temporal Attention-Augmented Bilinear Network for financial time-series forecasting [93.73198973454944]
  ディープラーニングモデルは、金融時系列データの予測問題など、さまざまな領域から来る多くの問題において、大幅なパフォーマンス改善をもたらしている。 近年,制限順序書の時系列予測の効率的かつ高性能なモデルとして,時間的注意強化バイリニアネットワークが提案されている。 本稿では,モデルの低ランクテンソル近似を提案し,トレーニング可能なパラメータの数をさらに削減し,その速度を向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-05T10:15:23Z)
• Back2Future: Leveraging Backfill Dynamics for Improving Real-time Predictions in Future [73.03458424369657]
  公衆衛生におけるリアルタイム予測では、データ収集は簡単で要求の多いタスクである。 過去の文献では「バックフィル」現象とそのモデル性能への影響についてはほとんど研究されていない。 我々は、与えられたモデルの予測をリアルタイムで洗練することを目的とした、新しい問題とニューラルネットワークフレームワークBack2Futureを定式化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-08T14:48:20Z)
• Regression Bugs Are In Your Model! Measuring, Reducing and Analyzing Regressions In NLP Model Updates [68.09049111171862]
  この研究は、NLPモデル更新における回帰エラーの定量化、低減、分析に重点を置いている。 回帰フリーモデル更新を制約付き最適化問題に定式化する。 モデルアンサンブルが回帰を減らす方法を実証的に分析します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-07T03:33:00Z)
• A Locally Adaptive Interpretable Regression [7.4267694612331905]
  線形回帰は最も解釈可能な予測モデルの一つである。 本稿では,局所適応型解釈型回帰(LoAIR)を導入する。 我々のモデルは、他の最先端のベースラインと同等またはより良い予測性能を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-07T09:26:14Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。