スライディングウィンドウによる時変対数最適ポートフォリオの推定

サマリー

本資料は、対数最適ポートフォリオ問題を解くデータ駆動型のスライディングウィンドウ手法について説明します。ポートフォリオのウェイトを一つに固定するのではなく、時間とともに変化するウェイトを生成します。データの移動窓を使って配分を適応させる方法ですが、窓の長さ、推定手順、ウェイトを更新する頻度は説明されていません。

著者らは、提案手法が古典的な対数最適ポートフォリオより高い累積収益率を達成した実証研究を報告しています。根拠は大まかな説明にとどまり、市場、サンプル期間、数値結果、リスク調整後の比較は示されていません。そのため、報告されたリターンの優位性だけでは、取引コストを考慮した後や異なる状況での成績は明らかになりません。戦略を再現するために必要な制約条件や実務上の詳細も記載されていません。

主なアイデア

• 対数最適ポートフォリオ問題を解くため、スライディングウィンドウを使います。
• 固定配分ではなく、時間とともに変化するウェイトを生成します。
• 実証研究では、古典的な対数最適ポートフォリオを上回る累積リターンが報告されています。
• 検証した市場、サンプル期間、数値結果は資料に記載されていません。
• 取引コスト、ポートフォリオ制約、実装の詳細は示されていません。

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# On Data-Driven Log-Optimal Portfolio: A Sliding Window Approach


# On Data-Driven Log-Optimal Portfolio: A Sliding Window Approach









In this paper, we propose a data-driven sliding window approach to solve a log-optimal portfolio problem. In contrast to many of the existing papers, this approach leads to a trading strategy with time-varying portfolio weights rather than fixed constant weights. We show, by conducting various empirical studies, that the approach possesses a superior trading performance to the classical log-optimal portfolio in the sense of having a higher cumulative rate of returns.

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