概要 - 多目的ポートフォリオ最適化による勾配降下法

タイトル

多目的ポートフォリオ最適化による勾配降下法

時間

2025-07-22 15:55:00

著者

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

カテゴリ

{cs.CE,cs.LG}

リンク
http://arxiv.org/abs/2507.16717v1

PDF リンク
http://arxiv.org/pdf/2507.16717v1

概要

この論文では、Tensorflowを使用したグラディエント下降と自動微分を用いた多目的ポートフォリオ最適化（MPO）の枠組みを提案しています。この枠組みは、拡張性、柔軟性、複雑な制約と複数の目的に対処するという伝統的なアプローチの限界を克服しています。論文の主要なポイントは以下の通りです： - **MPOのためのグラディエント下降枠組み**: 研究では、自動微分を用いたグラディエント下降によるMPOのためのベンチマーク枠組みを提案しています。これにより、ポートフォリオのウェイトを反復的に調整することで、効率的かつ拡張可能な最適化が行われ、最適解の特定が可能になります。 - **複数の目的のサポート**: フレームワークは、リスク指標（例えば、CVaRの最小化）やシャープレシオの最大化などのあらゆる最適化目的をサポートしており、投資家やポートフォリオマネージャーが複数の矛盾する目的を同時に解決できます。 - **制約の処理**: 制約は正則化にインスパイアされた項を通じて処理され、最適化プロセスが制約を尊重しつつ、目的間のトレードオフを探索します。 - **拡張性**: フレームワークは新しい制約を追加するだけで簡単により複雑なMPO問題に拡張可能であり、現実のシナリオにおける幅広い応用が可能です。 - **再現性とアクセス性**: フレームワークは研究者や実務家にとって完全に再現可能でアクセス可能であり、透明性を高め、さらなる研究と開発を促進します。論文は、CVXPYやSKFOLIOなどの標準的なソルバーと比較して、6つの実験シナリオでフレームワークを評価しています。結果は、フレームワークが競争力のあるパフォーマンスを達成しつつ、複数の目的と制約のモデル化に対する柔軟性を提供していることを示しています。全体として、論文は研究者や実務家が現実の条件での高度なポートフォリオ最適化問題を探求するための実用的で拡張可能なツールを提供しており、MPO分野に対する貴重な貢献をしています。また、ポートフォリオ構築やリスク管理を改善する可能性があります。

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