Wie lässt sich maschinelles Lernen für Anlagestrategien nutzen?

Erfolgreiche Partnerschaft

Kontinuierliches Anlageresearch ist ein wesentliches Kennzeichen des Multi-Asset-Ansatzes von LOIM. Dadurch konnten Verbesserungen bei unseren risikobasierten Strategien vorangetrieben werden, die uns geholfen haben, einen besseren Anleihen-Carry zu erzielen und eine bessere Integration von Nachhaltigkeitsdaten in unserem Anlageprozess sicherzustellen.

Seit September 2020 arbeitet LOIM mit den Datenanbietern Reuters/Refinitiv und dem französischen Start-up im Bereich des maschinellen Lernens Ai for Alpha in einer Research-Partnerschaft zusammen, die dank der Subvention durch das European Institute of Innovation & Technology, ein integraler Bestandteil von Horizon Europe, ermöglicht wurde.

Errungenschaften und Auszeichnungen

Das Joint-Venture gab Anlass zu mehreren gemeinsamen Projekten, die einige bemerkenswerte Ergebnisse hervorbrachten, darunter zwei bevorstehende Publikationen in AAMAS ALA 2021 Workshop, Machine Learning Group (Springer Neural Computing and Applications Journal) und Mining Data for Financial Applications: 6th ECML PKDD Workshop, MIDAS 2021 (Springer).

• „Adaptive Supervised Learning for Volatility Targeting Models“ von Eric Benhamou, David Saltiel, Serge Tabachnik, Corentin Bourdeix, François Chareyron, Beatrice Guez. Es handelt sich um die am fünfthäufigsten heruntergeladene Studie auf SSRN zum Thema „maschinelles Lernen“.
• „Adaptive Learning for Financial Markets Mixing Model-Based and Model-Free RL for Volatility Targeting“ von Eric Benhamou, David Saltiel, Serge Tabachnik, Sui Kai Wong, François Chareyron.

Wir freuen uns, dass die zweite Publikation anlässlich der MIDAS/ECML-PKDD Konferenz 2021 mit dem Best Paper Award ausgezeichnet wurde und dass beide Artikel in den letzten Monaten auf SSRN zu den Top 10 Downloads bezogen auf ihre Themen gehörten.

Anwendung im Anlagebereich

Auf der Suche nach Anlagemöglichkeiten mittels der beiden akzeptierten Publikationen haben wir die Ergebnisse der auf maschinellem Lernen basierten Allokation für volatilitätsorientierte Anlageportfolios in einem White Paper zusammengefasst. Der Fokus liegt dabei auf der Umsetzung von zwei Verfahren des maschinellen Lernens, um die optimale Allokation zwischen Anlagemodellen mit Volatilitätsorientierung festzustellen. Ersteres bezieht sich auf das Deep Reinforcement Learning (DRL) und Zweiteres auf Gradient Boosting Decision Trees (GBDT).

Ein differenzierter Ansatz

Nach unserem Dafürhalten unterscheiden sich diese innovativen Verfahren aufgrund ihrer Lernansätze grundlegend: GBDT stützt sich auf überwachtes Lernen, während DRL auf unüberwachtem Lernen basiert.¹ Beide beruhen auf adaptiven Methoden des maschinellen Lernens, um den für die Volatilität typischen Regimewechseln Rechnung zu tragen. Ihre Ansätze variieren jedoch und sind deutlich unterschiedlicher Natur.

Wenn Sie das White Paper lesen möchten, klicken Sie bitte auf die Schaltfläche zum Herunterladen.

Erfahren Sie hier mehr über Multi-Asset-Bausteine.

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