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予算制約下の平均回帰ポートフォリオ設計

記事 arXiv papers · 著者: Ziping Zhao et al.
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サマリー

統計的裁定を目的とするポートフォリオ設計問題を定式化し、平均回帰性の強い原資産の組み合わせを探ります。投資予算の制約を設けたうえで、平均回帰の強さを測る基準とポートフォリオ分散のバランスを取る目的関数を設定します。さらに複数の具体的な定式化を展開し、それらを解く効率的なアルゴリズムを提案しています。

合成データと市場データを使った数値研究を報告し、この手法で一貫した利益を得られ、文献で扱われる従来のポートフォリオ設計やベンチマーク手法を上回れるとしています。抜粋には市場、評価期間、取引コストの仮定、結果の大きさや頑健性が示されていません。統計的裁定を動機とする手法であるため、設計されたポートフォリオが取引コスト控除後やアウトオブサンプルでも収益性を保つかを判断するには、これらの実装詳細が重要です。

主なアイデア

  • 設計目標は、平均回帰性の強い資産ポートフォリオを見つけることです。
  • 定式化にはポートフォリオ分散と投資予算の制約が含まれます。
  • 複数の定式化を検討し、効率的な解法アルゴリズムを提案しています。
  • 合成データと市場データを用いた数値結果では、従来型およびベンチマークの設計を上回ると報告されています。
  • 抜粋では取引コスト、評価期間、市場での成績の頑健性が明らかにされていません。

タグ

平均回帰ペア取引ポートフォリオ構築統計バックテスト
全文
# 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.

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。