אמידה בחלון נע לתיק לוגריתמי מיטבי המשתנה בזמן

סיכום

המסמך מתאר שיטה מבוססת נתונים בחלון נע לפתרון בעיית תיק לוגריתמי מיטבי. במקום לקבוע מערכת משקולות אחת וקבועה לתיק, הגישה מפיקה משקולות שמשתנות לאורך זמן. כך ניתן להתאים את הקצאת התיק באמצעות חלון נתונים נע, אף שהמסמך אינו מסביר את אורך החלון, את הליך האמידה או באיזו תדירות מעדכנים את המשקולות.

המחברים מדווחים על מחקרים אמפיריים שבהם הגישה המוצעת משיגה שיעור תשואה מצטבר גבוה יותר מהתיק הלוגריתמי המיטבי הקלאסי. הראיות מוצגות באופן כללי: לא נמסרים שווקים, תקופות מדגם, תוצאות מספריות או השוואות מתוקננות לסיכון. לכן יתרון התשואה המדווח לבדו אינו מוכיח כיצד השיטה מתפקדת לאחר עלויות עסקה או במסגרות שונות. המסמך גם אינו מפרט אילוצים או פרטים מעשיים אחרים הדרושים לשחזור האסטרטגיה.

רעיונות מרכזיים

• הגישה משתמשת בחלון נע כדי לפתור בעיית תיק לוגריתמי מיטבי.
• היא מפיקה משקולות המשתנות לאורך זמן במקום הקצאות קבועות לתיק.
• מחקרים אמפיריים מדווחים על תשואות מצטברות גבוהות יותר מהתיק הלוגריתמי המיטבי הקלאסי.
• המסמך אינו מציין את השווקים שנבדקו, תקופות המדגם או תוצאות מספריות.
• אין בו פרטים על עלויות עסקה, אילוצי תיק או יישום.

תגיות

# On Data-Driven Log-Optimal Portfolio: A Sliding Window Approach


# On Data-Driven Log-Optimal Portfolio: A Sliding Window Approach









In this paper, we propose a data-driven sliding window approach to solve a log-optimal portfolio problem. In contrast to many of the existing papers, this approach leads to a trading strategy with time-varying portfolio weights rather than fixed constant weights. We show, by conducting various empirical studies, that the approach possesses a superior trading performance to the classical log-optimal portfolio in the sense of having a higher cumulative rate of returns.

מוצג במלואו בציון המקור ובהתאם לרישיון שלו. רישיון: abstract CC0

הסיכום נכתב בידי סוכן המחקר של Stratmill על סמך המקור; הוא אינו העתק של המקור.