Fugu-MT 論文翻訳(概要): Semi-Decision-Focused Learning with Deep Ensembles: A Practical Framework for Robust Portfolio Optimization

論文の概要: Semi-Decision-Focused Learning with Deep Ensembles: A Practical Framework for Robust Portfolio Optimization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.13544v2
Date: Tue, 25 Mar 2025 23:42:02 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-27 20:07:51.571880
Title: Semi-Decision-Focused Learning with Deep Ensembles: A Practical Framework for Robust Portfolio Optimization
Title（参考訳）: 深層アンサンブルを用いた半決定型学習:ロバストポートフォリオ最適化のための実践的フレームワーク
Authors: Juhyeong Kim,
Abstract要約: 本稿では,ポートフォリオ最適化のための半決定焦点学習を提案する。私は単純なターゲットポートフォリオ(Max-SortinoやOne-Hot)と凸とクロスエントロピーの損失を持つモデルをトレーニングしています。 2つの宇宙の実験(1つは上向き、もう1つはレンジバウンド)は、ベースラインのポートフォリオよりも一貫したアウトパフォーマンスを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License:
Abstract: I propose Semi-Decision-Focused Learning, a practical adaptation of Decision-Focused Learning for portfolio optimization. Rather than directly optimizing complex financial metrics, I employ simple target portfolios (Max-Sortino or One-Hot) and train models with a convex, cross-entropy loss. I further incorporate Deep Ensemble methods to reduce variance and stabilize performance. Experiments on two universes (one upward-trending and another range-bound) show consistent outperformance over baseline portfolios, demonstrating the effectiveness and robustness of my approach. Code is available at https://github.com/sDFLwDE/sDFLwDE
Abstract（参考訳）: 本稿では,ポートフォリオ最適化のための半決定焦点学習を提案する。複雑な財務指標を直接最適化するのではなく、単純なターゲットポートフォリオ(Max-SortinoやOne-Hot)と、凸とクロスエントロピーの損失を持つモデルをトレーニングしています。さらに、分散を低減し、性能を安定させるためにDeep Ensemble法を導入します。 2つの宇宙の実験(1つは上向き、もう1つはレンジバウンド)は、ベースラインポートフォリオよりも一貫したパフォーマンスを示し、私のアプローチの有効性と堅牢性を示している。コードはhttps://github.com/sDFLwDE/sDFLwDEで入手できる。

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