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I ricercatori hanno sviluppato e dimostrato un programma di intelligenza artificiale (AI) che consente loro di soddisfare specifici rischi di investimento e obiettivi di rendimento per portafogli su larga scala contenenti centinaia di asset.
"Volevamo sapere se potevamo utilizzare l'apprendimento automatico per migliorare lo Sharpe Ratio al fine di ottenere informazioni migliori su cosa acquistare, vendere o tenere nel portafoglio per migliorare le prestazioni del portafoglio in periodi di 6-12 mesi", afferma Mehmet Caner , coautore di un articolo sull'opera. "Questo lavoro dimostra che possiamo". Caner è Thurman-Raytheon Distinguished Professor of Economics presso il Poole College of Management di NC State.
Lo Sharpe Ratio è un modo per misurare il compromesso che il portafoglio di un investitore fa tra l'entità dei suoi rendimenti e il rischio che le sue partecipazioni perdano valore. È una metrica consolidata utilizzata nel settore degli investimenti.
Tuttavia, le cose si complicano quando un portafoglio contiene centinaia di partecipazioni, perché diventa sempre più difficile eseguire analisi rischio/beneficio e prendere decisioni di gestione per tutte le partecipazioni.
Per gestire al meglio queste risorse, il settore finanziario si è rivolto sempre più a programmi di intelligenza artificiale che utilizzano l'apprendimento automatico per prendere decisioni di portafoglio.
In precedenza Caner ha contribuito a sviluppare un programma di intelligenza artificiale basato su un nuovo teorema matematico per informare il processo decisionale finanziario. Tuttavia, Caner voleva vedere se poteva migliorare quel programma di intelligenza artificiale incorporando una serie di fattori finanziari che il modello precedente non considerava.
"Gestire un portafoglio che contiene centinaia di asset è impegnativo", afferma Caner. "Può contenere una varietà di azioni e materie prime, la maggior parte delle quali sono in qualche modo correlate tra loro. Come gestisci una matrice dinamica così complicata? Abbiamo deciso di addestrare un programma di intelligenza artificiale per tenere conto di un'ampia varietà di fattori con l'obiettivo finale di raggiungere uno specifico Sharpe Ratio, e ce l'abbiamo fatta.
"È importante notare che non esiste un rapporto di Sharpe 'corretto':varia a seconda del rischio con cui un investitore è a proprio agio. Ma siamo stati in grado di addestrare la nostra intelligenza artificiale per raggiungere qualsiasi obiettivo di rapporto di Sharpe stabilito per il tuo portfolio, nel corso di 6-12 mesi. Lo abbiamo dimostrato sia nelle simulazioni che nella pratica del mondo reale."
Il documento, "Sharpe Ratio Analysis in High Dimensions:Residual-Based Nodewise Regression in Factor Models", è pubblicato nel Journal of Econometrics . L'articolo è stato co-autore dell'articolo Marcelo Medeiros della Pontificia Università Cattolica di Rio de Janeiro; e Gabriel F. R. Vasconcelos della BOCOM BBM Bank in Brasile. + Esplora ulteriormente
