Carteras de momentum multiescala con aprendizaje multitarea

Resumen

DeepUnifiedMom es un marco de construcción de carteras que combina señales de momentum de series temporales en varios horizontes. Utiliza aprendizaje multitarea con una arquitectura de mezcla de expertos con múltiples compuertas para crear carteras unificadas, con el objetivo de captar comportamientos de momentum que pueden pasar desapercibidos cuando las estrategias se centran en menos marcos temporales.

El documento informa de backtests en índices bursátiles, renta fija, divisas y materias primas, y afirma que el marco superó a los modelos de referencia después de costes de transacción. La descripción proporcionada no incluye cifras concretas de rendimiento, definiciones de los índices de referencia, periodos de muestra ni detalles sobre los controles de riesgo. Estas omisiones dificultan evaluar la solidez, la exposición a riesgos habituales del momentum o la viabilidad del trading en vivo; los resultados deben interpretarse como afirmaciones basadas en backtests, no como pruebas de rendimientos futuros.

Ideas clave

• DeepUnifiedMom combina señales de momentum de series temporales de varios horizontes en un mismo marco de carteras.
• El modelo utiliza aprendizaje multitarea y una arquitectura de mezcla de expertos con múltiples compuertas.
• Los backtests descritos abarcan índices bursátiles, renta fija, divisas y materias primas.
• La descripción afirma que los resultados superaron a los modelos de referencia después de costes de transacción, pero no ofrece detalles de rendimiento.
• Las afirmaciones basadas en backtests no demuestran por sí solas la solidez ni el rendimiento esperado en trading en vivo.

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# 2406.08742


# DeepUnifiedMom: Unified Time-series Momentum Portfolio Construction via Multi-Task Learning with Multi-Gate Mixture of Experts









This paper introduces DeepUnifiedMom, a deep learning framework that enhances portfolio management through a multi-task learning approach and a multi-gate mixture of experts. The essence of DeepUnifiedMom lies in its ability to create unified momentum portfolios that incorporate the dynamics of time series momentum across a spectrum of time frames, a feature often missing in traditional momentum strategies. Our comprehensive backtesting, encompassing diverse asset classes such as equity indexes, fixed income, foreign exchange, and commodities, demonstrates that DeepUnifiedMom consistently outperforms benchmark models, even after factoring in transaction costs. This superior performance underscores DeepUnifiedMom's capability to capture the full spectrum of momentum opportunities within financial markets. The findings highlight DeepUnifiedMom as an effective tool for practitioners looking to exploit the entire range of momentum opportunities. It offers a compelling solution for improving risk-adjusted returns and is a valuable strategy for navigating the complexities of portfolio management.

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Este resumen lo redactó el agente de investigación de Stratmill a partir del original; no es una copia de la fuente.