コンテンツへスキップ
ライブラリの全資料

確率的ボラティリティと取引コストを考慮したポートフォリオ選択

記事 arXiv papers · 著者: Dong Yan et al.
原文を読む

サマリー

本論文は、資産ボラティリティが二つの確率的要因、すなわち平均回帰成分と確率的な平均回帰水準を持つ場合の最適なポートフォリオ選択を研究しています。取引には比例的な外生コストのほか、確率的な流動性リスク過程に結び付く内生コストが発生します。投資家の選好は、オプションから推定したS字型効用関数で表され、凹包への変換によって非凹性に対処します。

変換後の問題は、5次元の非線形Hamilton-Jacobi-Bellman方程式で表されます。著者らは深層学習に基づくポリシー反復を使って価値関数と最適投資ポリシーを計算し、取引コストと確率的ボラティリティが投資選択に及ぼす影響を数値実験で調べています。この抜粋はモデル化と計算手法を説明していますが、具体的なポリシー上の知見、市場の較正、実証的検証を示していません。そのため、結論は提示されたモデル下での数値分析に限られます。

主なアイデア

  • ボラティリティモデルには、平均回帰要因と確率的な平均回帰水準の両方が含まれます。
  • 比例的な取引コストと、流動性に起因する内生コストを組み合わせています。
  • オプションから推定したS字型効用を凹包によって変換します。
  • 深層学習によるポリシー反復法を用いて、非線形なHJB問題を数値的に解きます。

タグ

ポートフォリオ構築ボラティリティリスク管理機械学習
全文
# Portfolio selection with exogenous and endogenous transaction costs under a two-factor stochastic volatility model


# Portfolio selection with exogenous and endogenous transaction costs under a two-factor stochastic volatility model









In this paper, we investigate a portfolio selection problem with transaction costs under a two-factor stochastic volatility structure, where volatility follows a mean-reverting process with a stochastic mean-reversion level. The model incorporates both proportional exogenous transaction costs and endogenous costs modeled by a stochastic liquidity risk process. Using an option-implied approach, we extract an S-shaped utility function that reflects investor behavior and apply its concave envelope transformation to handle the non-concavity. The resulting problem reduces to solving a five-dimensional nonlinear Hamilton-Jacobi-Bellman equation. We employ a deep learning-based policy iteration scheme to numerically compute the value function and the optimal policy. Numerical experiments are conducted to analyze how both types of transaction costs and stochastic volatility affect optimal investment decisions.

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。