論文の概要: Ensembling Portfolio Strategies for Long-Term Investments: A Distribution-Free Preference Framework for Decision-Making and Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03652v2
• Date: Thu, 06 Feb 2025 11:58:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-07 14:29:20.879371
• Title: Ensembling Portfolio Strategies for Long-Term Investments: A Distribution-Free Preference Framework for Decision-Making and Algorithms
• Title（参考訳）: 長期投資のためのポートフォリオ戦略の組み立て--意思決定とアルゴリズムのための配当自由選好フレームワーク
• Authors: Duy Khanh Lam,
• Abstract要約: 本稿では、長期的富という観点から個別の戦略を上回るために、逐次的ポートフォリオのための複数の戦略をまとめることの問題点について考察する。 我々は,市場条件にかかわらず,戦略を組み合わせるための新たな意思決定枠組みを導入する。 シャープ比の小さなトレードオフがあるにもかかわらず、提案した戦略を支持する結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper investigates the problem of ensembling multiple strategies for sequential portfolios to outperform individual strategies in terms of long-term wealth. Due to the uncertainty of strategies' performances in the future market, which are often based on specific models and statistical assumptions, investors often mitigate risk and enhance robustness by combining multiple strategies, akin to common approaches in collective learning prediction. However, the absence of a distribution-free and consistent preference framework complicates decisions of combination due to the ambiguous objective. To address this gap, we introduce a novel framework for decision-making in combining strategies, irrespective of market conditions, by establishing the investor's preference between decisions and then forming a clear objective. Through this framework, we propose a combinatorial strategy construction, free from statistical assumptions, for any scale of component strategies, even infinite, such that it meets the determined criterion. Finally, we test the proposed strategy along with its accelerated variant and some other multi-strategies. The numerical experiments show results in favor of the proposed strategies, albeit with small tradeoffs in their Sharpe ratios, in which their cumulative wealths eventually exceed those of the best component strategies while the accelerated strategy significantly improves performance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、長期的富という観点から個別の戦略を上回るために、逐次的ポートフォリオのための複数の戦略をまとめることの問題点について考察する。 将来の市場における戦略のパフォーマンスの不確実性は、しばしば特定のモデルや統計的仮定に基づいており、投資家はリスクを軽減し、複数の戦略を組み合わせることで堅牢性を高める。 しかし、分布のない一貫した選好フレームワークが存在しないことは、あいまいな目的のために組み合わせの決定を複雑にする。 このギャップに対処するために、投資家の意思決定選択を確立し、明確な目標を形成することにより、市場条件に関係なく戦略を組み合わせるための新たな意思決定枠組みを導入する。 この枠組みを通じて、統計的仮定のない組合せ戦略構築を提案し、決定された基準を満たすような任意の規模のコンポーネント戦略であっても無限である。 最後に,提案した戦略を,高速化された変種や他の多戦略とともに検証する。 数値実験の結果,シャープ比が小さいが,その累積富が最良成分戦略を上回り,加速戦略が性能を著しく向上させるという,提案した戦略に有利な結果が得られた。

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