論文の概要: Improving Bayesian Optimization for Portfolio Management with an Adaptive Scheduling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13529v2
• Date: Wed, 03 Sep 2025 10:54:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 17:24:09.135635
• Title: Improving Bayesian Optimization for Portfolio Management with an Adaptive Scheduling
• Title（参考訳）: 適応スケジューリングによるポートフォリオ管理のためのベイズ最適化の改善
• Authors: Zinuo You, John Cartlidge, Karen Elliott, Menghan Ge, Daniel Gold,
• Abstract要約: ブラックボックスのポートフォリオ管理システムは、商業的および安全上の制約により金融業界で普及している。 本研究は,限られた観測予算下でのブラックボックスポートフォリオモデルの探索安定性と効率を向上させる新しいベイズ最適化フレームワーク(TPE-AS)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.762438746800248
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing black-box portfolio management systems are prevalent in the financial industry due to commercial and safety constraints, though their performance can fluctuate dramatically with changing market regimes. Evaluating these non-transparent systems is computationally expensive, as fixed budgets limit the number of possible observations. Therefore, achieving stable and sample-efficient optimization for these systems has become a critical challenge. This work presents a novel Bayesian optimization framework (TPE-AS) that improves search stability and efficiency for black-box portfolio models under these limited observation budgets. Standard Bayesian optimization, which solely maximizes expected return, can yield erratic search trajectories and misalign the surrogate model with the true objective, thereby wasting the limited evaluation budget. To mitigate these issues, we propose a weighted Lagrangian estimator that leverages an adaptive schedule and importance sampling. This estimator dynamically balances exploration and exploitation by incorporating both the maximization of model performance and the minimization of the variance of model observations. It guides the search from broad, performance-seeking exploration towards stable and desirable regions as the optimization progresses. Extensive experiments and ablation studies, which establish our proposed method as the primary approach and other configurations as baselines, demonstrate its effectiveness across four backtest settings with three distinct black-box portfolio management models.
• Abstract（参考訳）: 既存のブラックボックスポートフォリオ管理システムは、商業的および安全上の制約により金融業界で普及しているが、その性能は市場体制の変化とともに劇的に変動する可能性がある。 固定予算が観測可能な回数を制限するため、これらの非透明なシステムを評価するのは計算コストがかかる。 したがって、これらのシステムに対して安定かつサンプル効率の最適化を実現することは、重要な課題となっている。 本研究は,これらの限られた観測予算の下で,ブラックボックスポートフォリオモデルの探索安定性と効率を向上させる新しいベイズ最適化フレームワーク(TPE-AS)を提案する。 標準ベイズ最適化は、単に期待されるリターンを最大化するだけであり、不規則な探索軌跡を生じさせ、真の目的でサロゲートモデルを誤調整し、限られた評価予算を無駄にすることができる。 これらの問題を緩和するために,適応型スケジュールと重要サンプリングを利用する重み付きラグランジアン推定器を提案する。 この推定器は、モデル性能の最大化とモデル観測のばらつきの最小化を両立させることにより、探索と利用の動的バランスをとる。 最適化が進むにつれて、広範囲でパフォーマンスを追求する探索から、安定的で望ましい領域への探索を導く。 提案手法を主要なアプローチとして確立し,他の構成をベースラインとして,ブラックボックスポートフォリオ管理モデルを用いた4つのバックテスト環境での有効性を実証した。

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