論文の概要: Enhancing Black-Litterman Portfolio via Hybrid Forecasting Model Combining Multivariate Decomposition and Noise Reduction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.01781v2
• Date: Sun, 25 May 2025 17:13:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 14:32:54.55019
• Title: Enhancing Black-Litterman Portfolio via Hybrid Forecasting Model Combining Multivariate Decomposition and Noise Reduction
• Title（参考訳）: 多変量分解と雑音低減を組み合わせたハイブリッド予測モデルによるブラック・リッターマンポートフォリオの強化
• Authors: Ziye Yang, Ke Lu, Yang Wang, Jerome Yen,
• Abstract要約: 本稿では,ビュー生成プロセスの自動化と改善を目的としたハイブリッド予測モデルSSA-MAEMD-TCNを提案する。 ナスダック100指数の実証試験では、ベースラインモデルと比較して予測性能が大幅に改善した。 最適化されたポートフォリオは、年次リターンとシャープ比率が従来のポートフォリオよりもはるかに高いため、うまく機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.04801847533423
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern portfolio construction demands robust methods for integrating data-driven insights into asset allocation. The Black-Litterman model offers a powerful Bayesian approach to adjust equilibrium returns using investor views to form a posterior expectation along with market priors. Mainstream research mainly generates subjective views through statistical models or machine learning methods, among which hybrid models combined with decomposition algorithms perform well. However, most hybrid models do not pay enough attention to noise, and time series decomposition methods based on single variables make it difficult to fully utilize information between multiple variables. Multivariate decomposition also has problems of low efficiency and poor component quality. In this study, we propose a novel hybrid forecasting model SSA-MAEMD-TCN to automate and improve the view generation process. The proposed model combines Singular Spectrum Analysis (SSA) for denoising, Multivariate Aligned Empirical Mode Decomposition (MA-EMD) for frequency-aligned decomposition, and Temporal Convolutional Networks (TCNs) for deep sequence learning to capture complex temporal patterns across multiple financial indicators. Empirical tests on the Nasdaq 100 Index stocks show a significant improvement in forecasting performance compared to baseline models based on MAEMD and MEMD. The optimized portfolio performs well, with annualized returns and Sharpe ratios far exceeding those of the traditional portfolio over a short holding period, even after accounting for transaction costs.
• Abstract（参考訳）: 現代のポートフォリオの構築は、データ駆動の洞察をアセットアロケーションに統合するための堅牢な方法を必要としています。 ブラック・リッターマン・モデルは、投資家の見解を用いて均衡リターンを調整するための強力なベイズ的アプローチを提供し、市場の先行きに沿って後続の期待を形成する。 主流研究は、統計モデルや機械学習手法を通じて主観的な視点を主に生成し、そのうちの1つは、ハイブリッドモデルと分解アルゴリズムを組み合わせることで、よく機能する。 しかし、ほとんどのハイブリッドモデルはノイズに十分な注意を払わず、単一変数に基づく時系列分解法は、複数の変数間の情報の完全活用を困難にしている。 多変量分解はまた、低効率で成分品質の悪い問題も抱えている。 本研究では,ビュー生成プロセスの自動化と改善を目的としたハイブリッド予測モデルSSA-MAEMD-TCNを提案する。 提案モデルでは, 離散化のための特異スペクトル解析(SSA), 周波数整合分解のための多変量有向経験モード分解(MA-EMD), 深部学習のための時間畳み込みネットワーク(TCN)を組み合わせることで, 複数の財務指標をまたいだ複雑な時間パターンを捉える。 ナスダック100指数の実証試験では、MAEMDとMEMDに基づくベースラインモデルと比較して予測性能が大幅に向上した。 最適化されたポートフォリオは良好に機能し、年次リターンとシャープ比率は、取引コストを考慮に入れた後も、短い持株期間で従来のポートフォリオのポートフォリオをはるかに上回っている。

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