포트폴리오 분산을 위한 애그노스틱 리스크 패리티
기사 arXiv papers · 저자: Raphael Benichou et al.
요약
이 노트는 공분산 행렬의 주성분에 위험을 균등하게 배분하는 포트폴리오 구성 방식인 Eigenrisk Parity를 소개합니다. 더 큰 틀의 아이디어는 수익률과 상관관계를 정밀하게 예측하는 데 의존하는 대신 대칭성을 활용하는 것입니다. 이 체계는 무상관 요인의 다른 정의를 사용해 표현할 수도 있으므로, 원칙을 주성분 너머로 확장할 수 있습니다.
애그노스틱 리스크 패리티는 미래 수익률 지표가 서로 무상관이고 분산이 같다고 가정하는 특수한 경우입니다. 이 가정 아래 포트폴리오가 투자 간의 낙관적인 헤지에 지나치게 의존할 때 생길 수 있는 미지의 위험을 제한하려 합니다. 추세 추종과 같은 표준 기술적 전략에 적용했을 때 합리적인 성과를 냈다고 보고합니다. 제공된 설명에는 구현 세부 사항과 비교 지표, 기초 테스트 설계가 없어 다른 포트폴리오나 시장 상황에서 어떻게 작동할지는 입증되지 않았습니다.
핵심 아이디어
- Eigenrisk Parity는 공분산 행렬 주성분 전반에 실현 위험을 균등하게 배분하는 것을 목표로 합니다.
- 일반 체계는 대칭성 논리에 기반하며 무상관 요인을 다른 방식으로 정의할 수 있습니다.
- 애그노스틱 리스크 패리티는 미래 수익률 지표가 무상관이고 분산이 같다고 가정합니다.
- 이 방법은 포트폴리오 투자 간의 지나치게 낙관적인 헤지에서 비롯되는 위험을 줄이려 합니다.
- 노트는 추세 추종 전략에서 합리적인 결과를 보고하지만 평가 세부 사항은 제한적으로 제공합니다.
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전문
# 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.
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