論文の概要: Crisis-Aware Regime-Conditioned Diffusion with CVaR Allocation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.10807v1
• Date: Sun, 12 Oct 2025 20:56:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:30.115839
• Title: Crisis-Aware Regime-Conditioned Diffusion with CVaR Allocation
• Title（参考訳）: CVaRアロケーションを用いた危機対応レジーム拡散
• Authors: Ali Atiah Alzahrani,
• Abstract要約: コンベックスCVaRアロケータと組み合わされたレシエーション条件付き生成シナリオが、レシエーションシフトの下でポートフォリオ決定を改善するか否かを検討する。 ガウスHMMを用いて潜伏状態を予測するMulti-Agent Regime-Conditioned Diffusion (MARCD)を導入する。 本論では, 重み付き拡散とCVaRギャップのスペクトルリスク制御をリンクする理論, アロケータのオラクル/整合性, およびリプシッツ/レグレット保証について述べる。
• 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: We study whether regime-conditioned generative scenarios, coupled with a convex CVaR allocator, improve portfolio decisions under regime shifts. We introduce Multi-Agent Regime-Conditioned Diffusion (MARCD), which (i) infers latent regimes via a Gaussian HMM, (ii) trains a diffusion model with a tail-weighted objective and a regime-specialized mixture-of-experts (MoE) denoiser to enrich crisis co-movements, and (iii) feeds the generated scenarios into a turnover-aware CVaR epigraph quadratic program with explicit governance. In strict walk-forward tests on liquid multi-asset ETFs (2005-2025), MARCD outperforms standard allocators and improves calibration relative to popular generators. Over 2020-2025 out-of-sample (monthly; 10 bps), MARCD attains Sharpe 1.23 (BL 1.02) and MaxDD 9.3 percent (BL 14.1 percent), a 34 percent reduction, at comparable turnover; stationary block-bootstrap intervals indicate the Sharpe uplift is significant at 5 percent. We provide theory linking tail-weighted diffusion to spectral-risk control of the decision-relevant CVaR gap, oracle/consistency results for the regime-MoE denoiser, and Lipschitz/regret guarantees for the allocator. Together, MARCD offers a reproducible bridge from tail-faithful scenario modeling to governed portfolio decisions with materially improved drawdown control.
• Abstract（参考訳）: コンベックスCVaRアロケータと組み合わされたレシエーション条件付き生成シナリオが、レシエーションシフトの下でポートフォリオ決定を改善するか否かを検討する。 MARCD(Multi-Agent Regime-Conditioned Diffusion)を紹介する。 (i)ガウスHMMを介して潜伏政権を推定する。 二 危機共同行動の強化を図るため、尾重み付き目標と体制特化混合試験器(MoE)デノイザーによる拡散モデルを訓練すること。 (iii) 生成されたシナリオを明示的なガバナンスを伴うターンオーバー対応CVaRエピグラフ二次プログラムに供給する。 液体マルチアセストETF(2005-2025)の厳格なウォークフォワード試験では、MARCDは標準アロケータより優れ、一般的な発電機と比較して校正精度が向上する。 2020-2025年のアウト・オブ・サンプル(月10bps)で、MARCDはシャープ1.23(BL 1.02)とマックスDD9.3%(BL 14.1%)を達成し、同じターンオーバーで34%削減した。 本論では, 重み付き拡散とCVaRギャップのスペクトルリスク制御をリンクする理論, アロケータのオラクル/整合性, およびリプシッツ/レグレット保証について述べる。 MARCDは、テール忠実なシナリオモデリングから、実質的に改善されたドローダウン制御を備えたポートフォリオ決定まで、再現可能なブリッジを提供する。

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