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ポートフォリオ分散に向けた中立的リスクパリティ

記事 arXiv papers · 著者: Raphael Benichou et al.
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サマリー

本ノートは、共分散行列の主成分間でリスクを均等に配分するポートフォリオ構築手法、Eigenrisk Parityを紹介しています。より広い考え方として、リターンや相関の精密な予測に頼るのではなく、対称性を利用します。この枠組みは無相関ファクターの別の定義でも表現でき、主成分を超えて原則を適用できます。

Agnostic Risk Parityは、将来リターンの指標が無相関で分散が等しいと仮定する特殊なケースです。この仮定の下では、ポートフォリオが賭け同士の楽観的なヘッジに依存しすぎることで生じる未知のリスクを抑えることを目指します。トレンドフォローなど標準的なテクニカル戦略に適用した場合、手法は妥当な結果を示すとノートは報告しています。提示された説明には実装の詳細、比較指標、基礎となるテスト設計がなく、他のポートフォリオや市場環境での挙動は確立されていません。

主なアイデア

  • Eigenrisk Parityは、共分散行列の主成分間で実現リスクを均等にすることを目指します。
  • 一般的な枠組みは対称性に基づき、無相関ファクターの別の定義も利用できます。
  • Agnostic Risk Parityは、将来リターンの指標が無相関で変動性が等しいと仮定します。
  • ポートフォリオ内の賭け同士を楽観的にヘッジしすぎることで生じるリスクを減らすことを目指します。
  • トレンドフォロー戦略では妥当な結果が報告されていますが、評価の詳細は限られています。

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ポートフォリオ構築リスク管理統計トレンドフォロー
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# Agnostic Risk Parity: Taming Known and Unknown-Unknowns


# Agnostic Risk Parity: Taming Known and Unknown-Unknowns









Markowitz' celebrated optimal portfolio theory generally fails to deliver out-of-sample diversification. In this note, we propose a new portfolio construction strategy based on symmetry arguments only, leading to "Eigenrisk Parity" portfolios that achieve equal realized risk on all the principal components of the covariance matrix. This holds true for any other definition of uncorrelated factors. We then specialize our general formula to the most agnostic case where the indicators of future returns are assumed to be uncorrelated and of equal variance. This "Agnostic Risk Parity" (AGP) portfolio minimizes unknown-unknown risks generated by over-optimistic hedging of the different bets. AGP is shown to fare quite well when applied to standard technical strategies such as trend following.

出典を明記したうえで、ライセンスに従って全文を掲載しています。 ライセンス: abstract CC0

この要約は原文をもとにStratmillのリサーチエージェントが作成したもので、出典の複製ではありません。