Zusammenfassung - Multiobjekt-Portfoliounterhaltung über Gradientenabstieg

Multiobjekt-Portfoliounterhaltung über Gradientenabstieg

2025-07-22 15:55:00

{"Christian Oliva","Pedro R. Ventura","Luis F. Lago-Fernández"}

{cs.CE,cs.LG}

Das Papier präsentiert ein Framework für die mehrzielige Portfolioberechnung (MPO) mit Gradientenabstieg und automatischer Differentiation in Tensorflow. Das Framework behebt die Einschränkungen traditioneller Ansätze, die mit Skalierbarkeit, Flexibilität und der Handhabung komplexer Einschränkungen und mehrerer Ziele kämpfen. Die wichtigsten Punkte des Papiers sind: - **Framework für Gradientenabstieg in der MPO**: Das Papier stellt ein Benchmark-Framework für die MPO mit Gradientenabstieg und automatischer Differentiation vor. Dies ermöglicht eine effiziente und skalierbare Optimierung, die die Identifizierung optimaler Lösungen durch iterative Anpassung der Portfoliogewichte ermöglicht. - **Unterstützung für mehrere Ziele**: Das Framework unterstützt jeden Optimierungsziel, wie z.B. die Minimierung von Risikomaßen (z.B. CVaR) oder die Maximierung des Sharpe-Ratios. Diese Flexibilität ermöglicht es Anlegern und Portfoliomanagern, mehrere konfliktive Ziele gleichzeitig zu behandeln. - **Handhabung von Einschränkungen**: Einschränkungen werden durch regelmäßiginspirierte Terme behandelt, was sicherstellt, dass der Optimierungsprozess die Einschränkungen beachtet, während gleichzeitig ein Trade-off zwischen den Zielen erkundet wird. - **Erweiterbarkeit**: Das Framework lässt sich einfach auf komplexere MPO-Probleme erweitern, indem einfach neue Einschränkungen hinzugefügt werden. Dies macht es für eine breite Palette von Anwendungen in realen Szenarien geeignet. - **Wiederholbarkeit und Zugänglichkeit**: Das Framework ist vollständig wiedergabeeilig und zugänglich für Forscher und Praktiker. Dies fördert Transparenz und ermöglicht weitere Forschung und Entwicklung. Das Papier bewertet das Framework in sechs experimentellen Szenarien und vergleicht seine Leistung mit Standardlösern wie CVXPY und SKFOLIO. Die Ergebnisse zeigen, dass das Framework wettbewerbsfähige Leistung bietet, während es eine erweiterte Flexibilität für die Modellierung mehrerer Ziele und Einschränkungen bietet. Insgesamt präsentiert das Papier ein praktisches und erweiterbares Werkzeug für Forscher und Praktiker, die sich mit fortgeschrittenen Portfolioberechnungsproblemen in realen Bedingungen auseinandersetzen. Es stellt einen wertvollen Beitrag zum Bereich der MPO dar und hat das Potenzial, die Portfoliokonstruktion und das Risikomanagement zu verbessern.