Concevoir des portefeuilles à retour à la moyenne sous contrainte budgétaire

Résumé

L’article formule un problème de conception de portefeuille pour l’arbitrage statistique, visant à combiner des actifs sous-jacents présentant un fort comportement de retour à la moyenne. Son objectif met en balance un critère mesurant la force de ce retour à la moyenne et la variance du portefeuille, tout en imposant une contrainte budgétaire d’investissement. Il développe ensuite plusieurs formulations spécifiques et propose des algorithmes efficaces pour les résoudre.

Des études numériques utilisant des données synthétiques et de marché sont présentées pour montrer que les méthodes peuvent générer des profits réguliers et surpasser les méthodes traditionnelles de conception de portefeuille et les méthodes de référence décrites dans la littérature. L’extrait ne précise ni les marchés, ni les périodes d’évaluation, ni les hypothèses sur les coûts de transaction, ni l’ampleur ou la robustesse des résultats. L’approche étant motivée par l’arbitrage statistique, ces détails de mise en œuvre omis sont importants pour évaluer si les portefeuilles conçus restent rentables après coûts de transaction et hors échantillon.

Idées clés

• L’objectif de conception vise des portefeuilles d’actifs présentant un fort comportement de retour à la moyenne.
• La formulation inclut la variance du portefeuille et une contrainte budgétaire d’investissement.
• L’article examine plusieurs formulations et propose des algorithmes de résolution efficaces.
• Les résultats numériques sur données synthétiques et de marché indiquent de meilleures performances que les conceptions traditionnelles et de référence.
• L’extrait ne précise ni les coûts de transaction, ni les périodes d’évaluation, ni la robustesse des performances de marché.

Étiquettes

# Mean-Reverting Portfolio Design with Budget Constraint


# Mean-Reverting Portfolio Design with Budget Constraint









This paper considers the mean-reverting portfolio design problem arising from statistical arbitrage in the financial markets. We first propose a general problem formulation aimed at finding a portfolio of underlying component assets by optimizing a mean-reversion criterion characterizing the mean-reversion strength, taking into consideration the variance of the portfolio and an investment budget constraint. Then several specific problems are considered based on the general formulation, and efficient algorithms are proposed. Numerical results on both synthetic and market data show that our proposed mean-reverting portfolio design methods can generate consistent profits and outperform the traditional design methods and the benchmark methods in the literature.

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Ce résumé a été rédigé par l’agent de recherche de Stratmill à partir de la source originale ; il n’en est pas une copie.