論文の概要: Kernel Learning for Mean-Variance Trading Strategies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.10701v1
• Date: Mon, 14 Jul 2025 18:17:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-16 19:46:02.829894
• Title: Kernel Learning for Mean-Variance Trading Strategies
• Title（参考訳）: 平均変動トレーディング戦略のためのカーネル学習
• Authors: Owen Futter, Nicola Muca Cirone, Blanka Horvath,
• Abstract要約: 動的パス依存型トレーディング戦略を構築するためのカーネルベースのフレームワークを開発する。 我々は、再生されたカーネルヒルベルト空間の関数としてトレーディング戦略をパラメータ化する。 我々のフレームワークはクローズドフォームのソリューションを保持しており、勾配に基づく最適化に代わる手段を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5461938536945723
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this article, we develop a kernel-based framework for constructing dynamic, pathdependent trading strategies under a mean-variance optimisation criterion. Building on the theoretical results of (Muca Cirone and Salvi, 2025), we parameterise trading strategies as functions in a reproducing kernel Hilbert space (RKHS), enabling a flexible and non-Markovian approach to optimal portfolio problems. We compare this with the signature-based framework of (Futter, Horvath, Wiese, 2023) and demonstrate that both significantly outperform classical Markovian methods when the asset dynamics or predictive signals exhibit temporal dependencies for both synthetic and market-data examples. Using kernels in this context provides significant modelling flexibility, as the choice of feature embedding can range from randomised signatures to the final layers of neural network architectures. Crucially, our framework retains closed-form solutions and provides an alternative to gradient-based optimisation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、平均分散最適化基準の下で、動的で経路依存的な取引戦略を構築するためのカーネルベースのフレームワークを開発する。 2025年、Muca Cirone と Salvi の理論的結果に基づいて、我々はトレーディング戦略を再生カーネルヒルベルト空間(RKHS)の関数としてパラメータ化し、最適ポートフォリオ問題に対するフレキシブルで非マルコフ的アプローチを可能にする。 これを (Futter, Horvath, Wiese, 2023) のシグネチャベースのフレームワークと比較し, 資産動態や予測信号が合成データと市場データの両方に時間的依存を示す場合, 古典マルコフ法を著しく上回ることを示した。 このコンテキストでカーネルを使用することで、機能埋め込みの選択は、ランダム化されたシグネチャからニューラルネットワークアーキテクチャの最終レイヤまで、大きなモデリング柔軟性を提供する。 重要なことは、我々のフレームワークはクローズドフォームのソリューションを保持し、勾配ベースの最適化に代わる手段を提供する。

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