Всем привет,
Не смотря на то, что многие люди довольно скептически отнеслись к китайской идее напрямую оптимизировать значение шарпа и подберать веса для активов используя LSTM сеть (
А что так можно было?), я решил все же этот метод протестировать.
Я не люблю всякого рода сложные подходы, поэтому я пошел в лоб, написал простую стратегию для динамической ребалансировки портфеля (только лонг) и протестировал на ней различные методы.
Для тестов были взяты следующие методы оптимизации финасового портфеля:
Классические:
- Mean-Variance
- Hierarchical Risk Parity (созданный Маркусом Лопезом де Прадо)
- Critical Line Algorithm (говаривают метод специально для оптимизации портфелей придуман)
- Efficient Frontier with nonconvex optimizer (нашел в примерах питоновского пакета, добавил для кучи)
Экзотические:
- LSTM (модель предложенная китайцами, из предыдущего поста)
- Trained LSTM (обученная модель на истории, предсказывает распределение на следующие 22 дня)
(
Читать дальше )