論文の概要: Adaptive Multi-task Learning for Multi-sector Portfolio Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.16433v1
• Date: Tue, 22 Jul 2025 10:24:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-23 21:34:14.071984
• Title: Adaptive Multi-task Learning for Multi-sector Portfolio Optimization
• Title（参考訳）: マルチセクタポートフォリオ最適化のための適応型マルチタスク学習
• Authors: Qingliang Fan, Ruike Wu, Yanrong Yang,
• Abstract要約: 本研究では,複数の分野にまたがる主要な時間空間間の関連性を定量化し,学習する,データ適応型マルチタスク学習手法を提案する。 このアプローチは、複数の因子モデルの同時推定を改善するだけでなく、マルチセクタポートフォリオの最適化も強化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate transfer of information across multiple sectors to enhance model estimation is both significant and challenging in multi-sector portfolio optimization involving a large number of assets in different classes. Within the framework of factor modeling, we propose a novel data-adaptive multi-task learning methodology that quantifies and learns the relatedness among the principal temporal subspaces (spanned by factors) across multiple sectors under study. This approach not only improves the simultaneous estimation of multiple factor models but also enhances multi-sector portfolio optimization, which heavily depends on the accurate recovery of these factor models. Additionally, a novel and easy-to-implement algorithm, termed projection-penalized principal component analysis, is developed to accomplish the multi-task learning procedure. Diverse simulation designs and practical application on daily return data from Russell 3000 index demonstrate the advantages of multi-task learning methodology.
• Abstract（参考訳）: モデル推定を強化するために複数の分野にまたがる情報の正確な転送は、異なるクラスの多数の資産を含むマルチセクタポートフォリオ最適化において重要かつ困難である。 因子モデリングの枠組みの中では,複数の分野にまたがる主要な時間空間間の関連性を定量化し,学習する,データ適応型マルチタスク学習手法を提案する。 このアプローチは、複数の因子モデルの同時推定を改善するだけでなく、これらの因子モデルの正確な回復に大きく依存するマルチセクタポートフォリオの最適化も強化する。 さらに,プロジェクションペンタライズされた主成分分析と呼ばれる,新規で実装が容易なアルゴリズムを開発し,マルチタスク学習を実現する。 ラッセル3000指数からの日次回帰データに対する多タスク学習手法の利点を実証する。

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