Résumé IA · arXiv: 2304.06675v1 · cs.LG
A Learnheuristic Approach to A Constrained Multi-Objective Portfolio Optimisation Problem
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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