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Deep Portfolio Theory

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文献基本信息

标题

Deep Portfolio Theory

作者

  1. J. B. Heaton, Conjecture LLC, jb@conjecturellc.com
  2. N. G. Polson, Booth School of Business, University of Chicago, ngp@chicagobooth.edu
  3. J. H. Witte, Department of Mathematics, University College London, and Conjecture LLC, jhw@conjecturellc.com

出版年份

2016

来源

Arxiv

关键词

Deep Learning, Artificial Intelligence, Efficient Frontier, Portfolio Theory

摘要

We construct a deep portfolio theory. By building on Markowitz’s classic risk-return trade-off, we develop a self-contained four-step routine of encode, calibrate, validate and verify to formulate an automated and general portfolio selection process. At the heart of our algorithm are deep hierarchical compositions of portfolios constructed in the encoding step. The calibration step then provides multivariate payouts in the form of deep hierarchical portfolios that are designed to target a variety of objective functions. The validate step trades-off the amount of regularization used in the encode and calibrate steps. The verification step uses a cross validation approach to trace out an ex post deep portfolio efficient frontier. We demonstrate all four steps of our portfolio theory numerically

引用方式

Heaton, J. B., Nicholas G. Polson, and J. H. Witte. “Deep portfolio theory.” arXiv preprint arXiv:1605.07230 (2016).

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