論文の概要: Conformal Predictive Portfolio Selection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16333v2
- Date: Thu, 13 Feb 2025 16:41:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-14 13:43:57.877492
- Title: Conformal Predictive Portfolio Selection
- Title(参考訳): Conformal Predictive Portfolio Selection
- Authors: Masahiro Kato,
- Abstract要約: 共形予測による予測ポートフォリオ選択のためのフレームワークを提案する。
提案手法は,将来のポートフォリオのリターンを予測し,対応する予測インターバルを計算し,これらのインターバルに基づいて興味のポートフォリオを選択する。
本稿では,ARモデルに適用することでCPPSフレームワークの有効性を実証し,実証実験によりその性能を検証した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.470114319701576
- License:
- Abstract: This study examines portfolio selection using predictive models for portfolio returns. Portfolio selection is a fundamental task in finance, and a variety of methods have been developed to achieve this goal. For instance, the mean-variance approach constructs portfolios by balancing the trade-off between the mean and variance of asset returns, while the quantile-based approach optimizes portfolios by considering tail risk. These methods often depend on distributional information estimated from historical data using predictive models, each of which carries its own uncertainty. To address this, we propose a framework for predictive portfolio selection via conformal prediction , called \emph{Conformal Predictive Portfolio Selection} (CPPS). Our approach forecasts future portfolio returns, computes the corresponding prediction intervals, and selects the portfolio of interest based on these intervals. The framework is flexible and can accommodate a wide range of predictive models, including autoregressive (AR) models, random forests, and neural networks. We demonstrate the effectiveness of the CPPS framework by applying it to an AR model and validate its performance through empirical studies, showing that it delivers superior returns compared to simpler strategies.
- Abstract(参考訳): 本研究では,ポートフォリオリターンの予測モデルを用いてポートフォリオ選択について検討する。
ポートフォリオの選択は金融の基本的な課題であり、この目標を達成するために様々な方法が開発されている。
例えば、平均分散アプローチは資産の利益の平均と分散の間のトレードオフをバランスさせてポートフォリオを構築し、一方、Quantileベースのアプローチはテールリスクを考慮してポートフォリオを最適化する。
これらの手法は、しばしば、予測モデルを用いて歴史的データから推定される分布情報に依存し、それぞれが独自の不確実性を持っている。
そこで本研究では,CPPS (emph{Conformal Predictive Portfolio Selection}) と呼ばれる,共形予測による予測ポートフォリオ選択のためのフレームワークを提案する。
提案手法は,将来のポートフォリオのリターンを予測し,対応する予測インターバルを計算し,これらのインターバルに基づいて興味のポートフォリオを選択する。
このフレームワークは柔軟で、自動回帰(AR)モデル、ランダムフォレスト、ニューラルネットワークなど、幅広い予測モデルに対応できる。
本稿では,ARモデルに適用することでCPPSフレームワークの有効性を実証し,その性能を実証研究により検証し,より単純な戦略よりも優れたリターンを提供することを示す。
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