論文の概要: Large-scale Time-Varying Portfolio Optimisation using Graph Attention Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15532v2
• Date: Mon, 03 Feb 2025 22:04:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:55:15.733743
• Title: Large-scale Time-Varying Portfolio Optimisation using Graph Attention Networks
• Title（参考訳）: グラフ注意ネットワークを用いた大規模時間変化ポートフォリオ最適化
• Authors: Kamesh Korangi, Christophe Mues, Cristián Bravo,
• Abstract要約: 本研究では、中規模企業における30年間のデータを活用し、距離相関と三角最大フィルタグラフを用いた企業のグラフを作成する。 GATベースのモデルが生み出すポートフォリオは、すべてのベンチマークより優れており、長期にわたって他の戦略よりも一貫して優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2056926734482065
• License:
• Abstract: Apart from assessing individual asset performance, investors in financial markets also need to consider how a set of firms performs collectively as a portfolio. Whereas traditional Markowitz-based mean-variance portfolios are widespread, network-based optimisation techniques offer a more flexible tool to capture complex interdependencies between asset values. However, most of the existing studies do not contain firms at risk of default and remove any firms that drop off indices over a certain time. This is the first study to also incorporate such firms in portfolio optimisation on a large scale. We propose and empirically test a novel method that leverages Graph Attention networks (GATs), a subclass of Graph Neural Networks (GNNs). GNNs, as deep learning-based models, can exploit network data to uncover nonlinear relationships. Their ability to handle high-dimensional data and accommodate customised layers for specific purposes makes them appealing for large-scale problems such as mid- and small-cap portfolio optimisation. This study utilises 30 years of data on mid-cap firms, creating graphs of firms using distance correlation and the Triangulated Maximally Filtered Graph approach. These graphs are the inputs to a GAT model incorporating weight and allocation constraints and a loss function derived from the Sharpe ratio, thus focusing on maximising portfolio risk-adjusted returns. This new model is benchmarked against a network characteristic-based portfolio, a mean variance-based portfolio, and an equal-weighted portfolio. The results show that the portfolio produced by the GAT-based model outperforms all benchmarks and is consistently superior to other strategies over a long period, while also being informative of market dynamics.
• Abstract（参考訳）: 個別の資産パフォーマンスの評価とは別に、金融市場の投資家は、一組の企業がポートフォリオとしてどのように振る舞うかを検討する必要がある。 従来のMarkowitzベースの平均分散ポートフォリオは広く使われているが、ネットワークベースの最適化技術は、資産価値間の複雑な相互依存性をキャプチャするためのより柔軟なツールを提供する。 しかし、既存の研究のほとんどは、デフォルトのリスクのある企業を含まないため、一定期間にわたって指標を下げる企業を取り除いている。 ポートフォリオの最適化を大規模に実施するのは,今回が初めてだ。 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)のサブクラスであるグラフ注意ネットワーク(GAT)を利用した新しい手法を提案する。 GNNは、ディープラーニングベースのモデルとして、非線形関係を明らかにするためにネットワークデータを利用することができる。 高次元データを処理し、特定の目的のためにカスタマイズされたレイヤに対応する能力は、中小規模ポートフォリオの最適化のような大規模な問題にアピールする。 本研究では、中規模企業における30年間のデータを活用し、距離相関と三角最大フィルタグラフを用いた企業のグラフを作成する。 これらのグラフは、重みと割り当ての制約とシャープ比に由来する損失関数を組み込んだGATモデルへの入力であり、ポートフォリオリスク調整されたリターンの最大化に重点を置いている。 この新モデルは、ネットワーク特性ベースのポートフォリオ、平均分散ベースのポートフォリオ、および等しい重み付けされたポートフォリオに対してベンチマークされる。 以上の結果から,GATベースのモデルによるポートフォリオは,すべてのベンチマークを上回り,長期にわたって他の戦略よりも一貫して優れており,市場ダイナミクスにも有益であることが明らかとなった。

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