Consistent and Efficient Dynamic Portfolio Replication with Many Factors
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Factor investing involves choosing securities to construct portfolios with particular risk–return profiles. With the proliferation of benchmark-tracking exchange-traded funds (ETFs) virtually any risk–return profile can be reconstructed; the challenge is to find the right ETFs because the number of relevant ETFs is very large. This article proposes an innovative modification to the resampling procedure used in many popular machine learning methods for reducing the dimensionality of this problem. The proposed method allows selection of the specific ETFs used to replicate returns, taking the total costs of using the optimal portfolio to dynamically track returns into consideration. Existing variable selection algorithms are not designed to incorporate rebalancing costs, which are accumulated over time. The methodology is illustrated by replicating hedge fund returns with ETFs. The results show that, by selecting the right replication instruments in a way that is consistent with an investor’s economic utility instead of using purely statistical losses, the investor can save around 60 bps per year. <b>TOPICS:</b>Exchange-traded funds and applications, statistical methods, simulations, big data/machine learning <b>Key Findings</b> • A modified LASSO approach is developed for replication when variables are selected from many potential factors and transaction costs are accounted for in a dynamically consistent way. • By accounting for investor’s economic utility instead of purely statistical losses, the improved portfolio optimization procedure saves investors around 60 bps per year out of sample. • The new cross validation procedure is applicable for a wide range of problems in a time series context, when overfitting and transaction costs are major concerns of the model user.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle