LoCoV:ポートフォリオ最適化のための低次元共分散投票アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Duan JunTao; Popescu Ionel

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212735788606 整理番号：22P0323701

LoCoV:ポートフォリオ最適化のための低次元共分散投票アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

LoCoV: low dimension covariance voting algorithm for portfolio optimization

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発行年： 2022年04月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月01日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

最小分散ポートフォリオ最適化は,最適ポートフォリオを得るための正確な共分散推定子に依存する。しかし,サンプルサイズnが資産pの数より著しく大きいときは,通常,サンプル共分散行列からの大きな誤差に悩まされる。ポートフォリオ最適化のランダム行列側面を解析し,サンプル最適ポートフォリオ重量における誤差の次数を同定し,サンプルを用いるとき,ポートフォリオリスクを過小評価した。また,ランダムサンプルから継承された誤差を減らすためにLoCoV(低次元共分散投票)アルゴリズムを提供した。種々の実験から,LoCoVは,大きなマージンによって古典的方法より優れていることが示された。【JST・京大機械翻訳】

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