ایکویٹی پورٹ فولیو کی اصلاح کے لیے ہیٹروٹک خطرے کے ماڈلز

خلاصہ

یہ دستاویز ایکویٹیز کے لیے ہیٹروٹک خطرے کے ماڈل بنانے کا طریقہ بیان کرتی ہے۔ یہ طریقہ صنعت کی درجہ بندی کو اسٹاک کے ذیلی گروہوں میں پرنسپل کمپوننٹ کوویرینس تخمینوں کے ساتھ ملاتا ہے، پھر بار بار روسی گڑیا جیسی ساخت کے ذریعے کوویرینس ماڈل کو کم کرتا ہے۔ مصنفین ان ماڈلز کو مختصر تاریخی جائزے کی مدت سے مستحکم خطرے کے تخمینے بنانے کا طریقہ قرار دیتے ہیں اور کہتے ہیں کہ وہ مکمل الگورتھم اور سورس کوڈ فراہم کرتے ہیں۔

بیان کردہ اطلاق رات بھر کے منافع پر مبنی انٹرا ڈے اوسط کی طرف واپسی کے اشاروں کے لیے شارپ تناسب کی اصلاح ہے۔ مصنفین رپورٹ کرتے ہیں کہ ہیٹروٹک ماڈلز کے ساتھ اصلاح، پرنسپل کمپوننٹس یا صنعتی درجہ بندی استعمال کرنے والی وزنی ریگریشنز کے مقابلے میں کارکردگی کی خصوصیات بہتر کرتی ہے۔ وہ یکساں خطی پابندیوں اور پوزیشن کی حدود کے تحت شماریاتی خطرے کے ماڈل کی تشکیل اور اصلاح کے لیے سورس کوڈ بھی بیان کرتے ہیں۔ فراہم کردہ متن میں ڈیٹا، جائزے کی مدت، پیمانے یا رپورٹ شدہ بہتری کی مقدار نہیں دی گئی، اس لیے صرف اس خلاصے کی بنیاد پر نتیجے کا آزادانہ جائزہ نہیں لیا جا سکتا۔

اہم خیالات

• یہ طریقہ صنعتی گروہ بندی کو اسٹاک کے ذیلی گروہوں میں پرنسپل کمپوننٹ کوویرینس تخمینوں سے ملاتا ہے۔
• روسی گڑیا جیسی ساخت عامل کوویرینس میٹرکس کا حجم کم کرتی ہے۔
• مصنفین اس طریقے کو مختصر تاریخی جائزے کی مدت میں مستحکم خطرے کے تخمینوں کے لیے موزوں قرار دیتے ہیں۔
• وہ رات بھر کے منافع پر مبنی انٹرا ڈے اوسط کی طرف واپسی کے اشاروں کے لیے اصلاح کی بہتر خصوصیات رپورٹ کرتے ہیں۔
• بیان کردہ اصلاح میں یکساں خطی پابندیاں اور پوزیشن کی حدود شامل ہیں۔

ٹیگز

# 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.

ماخذ کا حوالہ دیتے ہوئے مکمل متن دکھایا گیا ہے، ماخذ کے لائسنس کے تحت۔ لائسنس: abstract CC0

یہ خلاصہ اصل ماخذ سے Stratmill کے تحقیقی ایجنٹ نے لکھا ہے؛ یہ ماخذ کی نقل نہیں۔