論文の概要: KAN based Autoencoders for Factor Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02694v1
• Date: Sun, 4 Aug 2024 02:02:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-07 16:17:55.122786
• Title: KAN based Autoencoders for Factor Models
• Title（参考訳）: 因子モデルのためのkanベースのオートエンコーダ
• Authors: Tianqi Wang, Shubham Singh,
• Abstract要約: Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) の最近の進歩に触発されて、潜在因子条件付き資産価格モデルに新しいアプローチを導入する。 提案手法では,精度と解釈性の両方でモデルを超えるkanベースのオートエンコーダを提案する。 提案モデルは,資産特性の非線形機能として露出を近似する際の柔軟性を向上するとともに,潜在要因を解釈するための直感的なフレームワークをユーザに提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.512750745176664
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Inspired by recent advances in Kolmogorov-Arnold Networks (KANs), we introduce a novel approach to latent factor conditional asset pricing models. While previous machine learning applications in asset pricing have predominantly used Multilayer Perceptrons with ReLU activation functions to model latent factor exposures, our method introduces a KAN-based autoencoder which surpasses MLP models in both accuracy and interpretability. Our model offers enhanced flexibility in approximating exposures as nonlinear functions of asset characteristics, while simultaneously providing users with an intuitive framework for interpreting latent factors. Empirical backtesting demonstrates our model's superior ability to explain cross-sectional risk exposures. Moreover, long-short portfolios constructed using our model's predictions achieve higher Sharpe ratios, highlighting its practical value in investment management.
• Abstract（参考訳）: Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) の最近の進歩に触発されて、潜在因子条件付き資産価格モデルに新しいアプローチを導入する。 従来の機械学習アプリケーションでは,ReLUアクティベーション機能を備えた多層パーセプトロンを用いて遅延因子の露光をモデル化する手法が主流であったが,本手法では,精度と解釈性の両方でMLPモデルを上回る自動エンコーダが提案されている。 提案モデルは,資産特性の非線形機能として露出を近似する際の柔軟性を向上するとともに,潜在要因を解釈するための直感的なフレームワークをユーザに提供する。 実証的なバックテストは、我々のモデルが横断的リスク露光を説明する優れた能力を示している。 さらに,本モデルで構築した長短ポートフォリオはシャープ比を高くし,投資管理における実用的価値を強調した。

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