इक्विटी पोर्टफ़ोलियो अनुकूलन के लिए हेटेरोटिक जोखिम मॉडल

सारांश

दस्तावेज़ इक्विटी के लिए हेटेरोटिक जोखिम मॉडल बनाने की विधि बताता है। यह तरीका उद्योग वर्गीकरण को शेयर उपसमूहों के भीतर प्रमुख घटक सहप्रसरण अनुमानों के साथ जोड़ता है, फिर पुनरावर्ती रूसी गुड़िया निर्माण के ज़रिए सहप्रसरण मॉडल को घटाता है। लेखक इन मॉडलों को छोटी लुकबैक अवधियों से स्थिर जोखिम अनुमान बनाने का तरीका बताते हैं और कहते हैं कि वे पूरा एल्गोरिदम तथा स्रोत कोड देते हैं।

बताया गया अनुप्रयोग रातभर के रिटर्न पर आधारित इंट्राडे माध्य-प्रत्यावर्तन संकेतों के लिए शार्प अनुपात अनुकूलन है। लेखक बताते हैं कि हेटेरोटिक मॉडल के साथ अनुकूलन, प्रमुख घटकों या उद्योग वर्गीकरण का उपयोग करने वाले भारित प्रतिगमनों की तुलना में प्रदर्शन विशेषताओं में सुधार करता है। वे समरूप रैखिक बाधाओं और पोज़िशन सीमाओं के अंतर्गत सांख्यिकीय जोखिम मॉडल निर्माण और अनुकूलन के लिए स्रोत कोड का भी वर्णन करते हैं। दिए गए पाठ में आँकड़े, मूल्यांकन अवधि, मापदंड या बताए गए सुधार का परिमाण निर्दिष्ट नहीं है, इसलिए केवल इस सारांश से परिणाम का स्वतंत्र आकलन नहीं किया जा सकता।

मुख्य विचार

• यह विधि उद्योग समूहों को शेयर उपसमूहों के भीतर प्रमुख घटक सहप्रसरण अनुमानों के साथ जोड़ती है।
• रूसी गुड़िया निर्माण फ़ैक्टर सहप्रसरण मैट्रिक्स का आकार घटाता है।
• लेखक इस तरीके को छोटी लुकबैक अवधि में स्थिर जोखिम अनुमान के लिए उपयुक्त बताते हैं।
• वे रातभर के रिटर्न पर आधारित इंट्राडे माध्य-प्रत्यावर्तन संकेतों के लिए अनुकूलन विशेषताओं में सुधार की रिपोर्ट करते हैं।
• वर्णित अनुकूलन में समरूप रैखिक बाधाएँ और पोज़िशन सीमाएँ शामिल हैं।

टैग

# Heterotic Risk Models


# Heterotic Risk Models









We give a complete algorithm and source code for constructing what we refer to as heterotic risk models (for equities), which combine: i) granularity of an industry classification; ii) diagonality of the principal component factor covariance matrix for any sub-cluster of stocks; and iii) dramatic reduction of the factor covariance matrix size in the Russian-doll risk model construction. This appears to prove a powerful approach for constructing out-of-sample stable short-lookback risk models. Thus, for intraday mean-reversion alphas based on overnight returns, Sharpe ratio optimization using our heterotic risk models sizably improves the performance characteristics compared to weighted regressions based on principal components or industry classification. We also give source code for: a) building statistical risk models; and ii) Sharpe ratio optimization with homogeneous linear constraints and position bounds.

स्रोत के लाइसेंस के तहत श्रेय सहित पूरा पाठ दिखाया गया है। लाइसेंस: abstract CC0

यह सारांश मूल स्रोत के आधार पर Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है; यह स्रोत की प्रति नहीं है।