論文の概要: skfolio: Portfolio Optimization in Python

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.04176v1
• Date: Sat, 05 Jul 2025 22:08:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:35.054077
• Title: skfolio: Portfolio Optimization in Python
• Title（参考訳）: skfolio: PythonのPortfolio最適化
• Authors: Carlo Nicolini, Matteo Manzi, Hugo Delatte,
• Abstract要約: skfolioは、ポートフォリオの構築とリスク管理のためのオープンソースのPythonライブラリである。 このライブラリは、Scikit-Lernの適合予測変換パラダイムに固執することにより、研究者や実践者がポートフォリオ最適化に機械学習を活用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Portfolio optimization is a fundamental challenge in quantitative finance, requiring robust computational tools that integrate statistical rigor with practical implementation. We present skfolio, an open-source Python library for portfolio construction and risk management that seamlessly integrates with the scikit-learn ecosystem. skfolio provides a unified framework for diverse allocation strategies, from classical mean-variance optimization to modern clustering-based methods, state-of-the-art financial estimators with native interfaces, and advanced cross-validation techniques tailored for financial time series. By adhering to scikit-learn's fit-predict-transform paradigm, the library enables researchers and practitioners to leverage machine learning workflows for portfolio optimization, promoting reproducibility and transparency in quantitative finance.
• Abstract（参考訳）: ポートフォリオ最適化は定量的ファイナンスにおいて基本的な課題であり、統計的厳密さと実用的な実装を統合する堅牢な計算ツールを必要とする。 我々は、ポートフォリオ構築とリスク管理のためのオープンソースのPythonライブラリskfolioを、Scikit-Lernエコシステムとシームレスに統合する。 skfolioは、古典的な平均分散最適化から現代的なクラスタリングベースのメソッド、ネイティブインターフェースを備えた最先端の金融推定器、金融時系列に合わせた高度なクロスバリデーション技術など、多様なアロケーション戦略のための統一されたフレームワークを提供する。 このライブラリは、Scikit-Lernの適合予測変換パラダイムに固執することにより、研究者や実践者がポートフォリオ最適化に機械学習ワークフローを活用し、定量的ファイナンスにおける再現性と透明性を促進することができる。

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