Résumé IA · arXiv: 2304.06675v1 · cs.LG

A Learnheuristic Approach to A Constrained Multi-Objective Portfolio Optimisation Problem

Sonia Bullah, Terence L. van Zyl
Article original Soumis à arXiv le 13 Avr. 2023 Licence : CC BY 4.0

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L’essentiel

  • L'étude explore l'optimisation de portefeuille multi-objectif avec des contraintes réalistes pour minimiser le risque global et maximiser les rendements.
  • Des algorithmes métaheuristiques tels que NSGA-II, R-NSGA-II, NSGA-III et U-NSGA-III sont utilisés pour résoudre les problèmes non convexes.
  • Les modèles d'apprentissage automatique et de deep learning sont comparés aux modèles d'optimisation du portefeuille pour déterminer la meilleure combinaison possible.
  • Le modèle Random Forest + Mean-Variance with Forecasting (MVF) est le plus efficace et rentable pour les investissements pratiques.
  • Un taux élevé de rotation pose un défi considérable à ces modèles car il implique des coûts ou frais de transaction assez élevés.
  • L'étude introduira ces coûts ainsi que d'autres facteurs réalistes en tant que contraintes supplémentaires dans le problème d'optimisation du portefeuille à l'aide d'une approche hybride appelée "learnheuristics".
  • L'utilisation des learnheuristics permet une meilleure résolution du problème multi-objectif contraint du portefeuille et produit des résultats supérieurs à ceux obtenus sans utiliser les learnheuristics.

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Mots clés générés par l'IA : Optimisation de portefeuille Apprentissage automatique Deep Learning Métaheuristiques Learnheuristics

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Cette étude explore le problème d'optimisation de portefeuille multi-objectif en incluant de nombreux facteurs qui produisent des rendements supérieurs tout en tentant de minimiser le risque global pour l'investisseur. Pour ce faire, des contraintes réalistes sont introduites dans le modèle d'optimisation aux côtés de l'apprentissage automatique, du deep learning et des métaheuristiques pour résoudre les problèmes non convexes. Les algorithmes métaheuristiques explorés sont NSGA-II, R-NSGA-II, NSGA-III et U-NSGA-III. De plus, les variantes assistées par surrogat de chaque algorithme métaheuristique sont utilisées pour améliorer ces algorithmes. Des modèles d'apprentissage automatique et de deep learning sont également comparés aux modèles d'optimisation du portefeuille afin de déterminer la meilleure combinaison possible. Les résultats montrent que le modèle Random Forest + Mean-Variance with Forecasting (MVF) est le plus efficace et rentable pour les investissements pratiques. Cependant, un taux élevé de rotation pose un défi considérable à ces modèles car il implique des coûts ou frais de transaction assez élevés. Par conséquent, cette étude introduira ces coûts ainsi que d'autres facteurs réalistes en tant que contraintes supplémentaires dans le problème d'optimisation du portefeuille à l'aide d'une approche hybride qui combine des métaheuristiques avec des techniques d’apprentissage automatique et de deep learning appelée "learnheuristics". En fin de compte, l’utilisation des learnheuristics permet une meilleure résolution du problème multi-objectif contraint du portefeuille et produit des résultats supérieurs à ceux obtenus sans utiliser les learnheuristics.

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