コンテンツへスキップ
ライブラリの全資料

株式ポートフォリオ最適化のためのヘテロティック・リスクモデル

記事 arXiv papers · 著者: Zura Kakushadze
原文を読む

サマリー

この文書は、株式向けのヘテロティック・リスクモデルを構築する手法を説明しています。業種分類と、株式サブグループ内で推定した主成分共分散を組み合わせ、再帰的な入れ子構造によって共分散モデルを縮約します。著者らは、このモデルにより短いルックバック期間から安定したリスク推定値を構築できるとし、完全なアルゴリズムとソースコードを提供すると述べています。

想定用途は、オーバーナイトリターンに基づく日中の平均回帰シグナルに対するシャープレシオの最適化です。著者らは、ヘテロティック・モデルを用いた最適化が、主成分や業種分類を使った加重回帰と比べてパフォーマンス特性を改善すると報告しています。また、統計的リスクモデルの構築と、同次線形制約およびポジション上限の下での最適化に使うソースコードについても説明しています。提供された文章にはデータ、評価期間、指標、改善幅が示されておらず、この要約だけでは結果を独立に評価できません。

主なアイデア

  • 業種分類と、株式サブグループ内の主成分共分散推定値を組み合わせます。
  • 入れ子型の構築手法を用いてファクター共分散行列を縮約します。
  • 短いルックバック期間でも安定したリスク推定値を得られる手法として提示されています。
  • オーバーナイトリターンに基づく日中の平均回帰シグナルで、最適化特性の改善を報告しています。
  • 説明されている最適化には、同次線形制約とポジション上限が含まれます。

タグ

株式リスク管理ポートフォリオ構築平均回帰
全文
# 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.

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。