Hedge Fund Portfolio Construction Using PolyModel Theory and iTransformer

要約

ポートフォリオを構築する際の主な問題は、多くの金融時系列データがまばらであり、機械学習手法の適用が困難であることです。
ポリモデル理論はこの問題を解決し、さまざまな側面からポートフォリオ構築における優位性を証明できます。
ヘッジ ファンド ポートフォリオを構築するために PolyModel 理論を実装するには、過去 29 年間の 10,000 を超えるヘッジ ファンドのデータを利用して、資産プールを特定することから始めます。
PolyModel 理論には、さまざまな金融指標、通貨、商品価格などの幅広いリスク要因の選択も含まれます。
この包括的な選択は、現実世界の環境の複雑さを反映しています。
PolyModel 理論を活用して、長期アルファ、長期比率、SVaR などの定量的な尺度を作成します。
また、シャープ レシオやモーニングスターの MRAR など、より古典的な尺度も使用します。
構築されたポートフォリオのパフォーマンスを向上させるために、最新の深層学習技術 (iTransformer) も採用し、すべての機能を使用して上昇トレンドを捉えながら下降トレンドを効率的に制御します。
iTransformer モデルは、高次元の時系列予測における課題に対処するために特別に設計されており、当社の戦略を大幅に改善できる可能性があります。
より正確に言えば、当社の戦略はより優れたシャープレシオと年率リターンを達成します。
上記のプロセスにより、さまざまなベンチマークと比較した場合に、高いリターンと低いリスクを目指す複数のポートフォリオ戦略を作成することができます。

要約(オリジナル)

When constructing portfolios, a key problem is that a lot of financial time series data are sparse, making it challenging to apply machine learning methods. Polymodel theory can solve this issue and demonstrate superiority in portfolio construction from various aspects. To implement the PolyModel theory for constructing a hedge fund portfolio, we begin by identifying an asset pool, utilizing over 10,000 hedge funds for the past 29 years’ data. PolyModel theory also involves choosing a wide-ranging set of risk factors, which includes various financial indices, currencies, and commodity prices. This comprehensive selection mirrors the complexities of the real-world environment. Leveraging on the PolyModel theory, we create quantitative measures such as Long-term Alpha, Long-term Ratio, and SVaR. We also use more classical measures like the Sharpe ratio or Morningstar’s MRAR. To enhance the performance of the constructed portfolio, we also employ the latest deep learning techniques (iTransformer) to capture the upward trend, while efficiently controlling the downside, using all the features. The iTransformer model is specifically designed to address the challenges in high-dimensional time series forecasting and could largely improve our strategies. More precisely, our strategies achieve better Sharpe ratio and annualized return. The above process enables us to create multiple portfolio strategies aiming for high returns and low risks when compared to various benchmarks.

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