論文の概要: Temporal distribution of clusters of investors and their application in prediction with expert advice
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19403v1
- Date: Tue, 4 Jun 2024 15:28:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-07 13:43:41.782066
- Title: Temporal distribution of clusters of investors and their application in prediction with expert advice
- Title（参考訳）: 専門家の助言による投資家集団の時間的分布とその予測への応用
- Authors: Wojciech Wisniewski, Yuri Kalnishkan, David Lindsay, Siân Lindsay,
- Abstract要約: 本研究では,20k外国為替(FX)トレーダーの実際の取引から得られたクラスターの分布を実証することにより,この分野に寄与する。
専門家アドバイスアルゴリズムを用いたオンライン予測アルゴリズムであるAggregating Algorithm (AA) が、上記の実世界のデータに適用でき、トレーダーリスクのポートフォリオのリターンを改善することができることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Financial organisations such as brokers face a significant challenge in servicing the investment needs of thousands of their traders worldwide. This task is further compounded since individual traders will have their own risk appetite and investment goals. Traders may look to capture short-term trends in the market which last only seconds to minutes, or they may have longer-term views which last several days to months. To reduce the complexity of this task, client trades can be clustered. By examining such clusters, we would likely observe many traders following common patterns of investment, but how do these patterns vary through time? Knowledge regarding the temporal distributions of such clusters may help financial institutions manage the overall portfolio of risk that accumulates from underlying trader positions. This study contributes to the field by demonstrating that the distribution of clusters derived from the real-world trades of 20k Foreign Exchange (FX) traders (from 2015 to 2017) is described in accordance with Ewens' Sampling Distribution. Further, we show that the Aggregating Algorithm (AA), an on-line prediction with expert advice algorithm, can be applied to the aforementioned real-world data in order to improve the returns of portfolios of trader risk. However we found that the AA 'struggles' when presented with too many trader ``experts'', especially when there are many trades with similar overall patterns. To help overcome this challenge, we have applied and compared the use of Statistically Validated Networks (SVN) with a hierarchical clustering approach on a subset of the data, demonstrating that both approaches can be used to significantly improve results of the AA in terms of profitability and smoothness of returns.
- Abstract（参考訳）: ブローカーのような金融組織は、世界中の数千人のトレーダーの投資ニーズに対処する上で大きな課題に直面している。
個々のトレーダーが独自のリスク食欲と投資目標を持つため、この課題はさらに複雑になる。
トレーダーは市場における短期的なトレンドを数秒から数分で把握するか、あるいは数日から数ヶ月の長期的な見通しを持つかもしれない。
このタスクの複雑さを減らすために、クライアントの取引はクラスタ化できる。
このようなクラスタを調べることで、一般的な投資パターンに従って多くのトレーダーを観察できるでしょうが、これらのパターンは時間によってどのように変化するのでしょうか?
このようなクラスターの時間的分布に関する知識は、金融機関が下層のトレーダーの立場から蓄積したリスクのポートフォリオ全体を管理するのに役立つかもしれない。
本研究は、Ewens' Smpling Distributionに従って、20k外国為替(FX)トレーダーの現実世界取引に由来するクラスタの分布(2015年から2017年まで)が記述されていることを示すことによって、この分野に寄与する。
さらに,提案アルゴリズムを用いたオンライン予測アルゴリズムであるAggregating Algorithm (AA) を実世界のデータに適用することにより,トレーダーリスクのポートフォリオのリターンを改善することができることを示す。
しかし、AA があまりにも多くのトレーダー ` `experts'' で提示されるとき、特に、同様の全体的なパターンを持つ多くのトレーディングがある場合、"綱引き" があることがわかりました。
この課題を克服するために、我々は、統計検証ネットワーク(SVN)をデータのサブセット上で階層的クラスタリングアプローチと比較し、利益率とリターンの滑らかさの観点からAAの結果を大幅に改善できることを示す。
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