Инвестиции с разумом: Перенос знаний для оптимального портфеля

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к оптимизации инвестиционных портфелей использует перенос обучения для повышения доходности и снижения рисков.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Бесплатный Телеграм канал

Эффективность различных инвестиционных стратегий демонстрирует значительные различия в доходности, что позволяет оптимизировать портфель в зависимости от уровня риска и желаемых финансовых результатов.

В статье представлена новая структура переноса обучения, позволяющая эффективно использовать информацию из смежных рынков для достижения асимптотически оптимального коэффициента Шарпа.

Несмотря на развитые методы оптимизации портфеля, эффективное использование информации из смежных рынков и секторов остается сложной задачей. В статье ‘Portfolio Optimization via Transfer Learning’ предлагается новый подход, основанный на трансферном обучении, для повышения инвестиционной эффективности путем перенесения знаний между различными финансовыми рынками. Разработанная стратегия асимптотически определяет и использует наиболее информативные наборы данных, позволяя достичь максимального коэффициента Шарпа. Возможно ли, используя данный подход, создать универсальную стратегию оптимизации портфеля, устойчивую к изменениям рыночной конъюнктуры?

Преодолевая Ограничения Традиционной Оптимизации: Необходимость Трансферного Обучения

Традиционные методы оптимизации портфеля, такие как оптимизация по среднему и дисперсии ($MeanVarianceOptimization$), часто сталкиваются с проблемами при работе с неполными и зашумленными данными реального мира, что приводит к субоптимальным результатам. Неточности в исторических данных, ошибки измерения и пропуски информации могут существенно исказить расчеты ожидаемой доходности и рисков, что негативно влияет на эффективность портфеля. Более того, стандартные модели часто предполагают стационарность данных, игнорируя динамические изменения на финансовых рынках. Это приводит к тому, что портфель, оптимизированный на основе устаревшей информации, может оказаться неэффективным в меняющихся рыночных условиях и не соответствовать потребностям инвестора. Таким образом, необходимость разработки более устойчивых к шумам и неполноте данных методов оптимизации становится все более актуальной для достижения стабильной и высокой доходности.

Традиционные методы оптимизации портфеля часто не учитывают взаимосвязи между различными рынками, что существенно ограничивает возможности диверсификации и эффективного управления рисками. Игнорирование этих кросс-рыночных зависимостей приводит к недооценке системного риска и, как следствие, к формированию портфелей, менее устойчивых к неблагоприятным событиям. В реальности, активы на разных рынках подвержены общим факторам влияния — макроэкономическим изменениям, геополитическим событиям, изменениям в настроениях инвесторов. Неспособность учесть эти связи приводит к неоптимальному распределению капитала и снижает потенциальную доходность портфеля при заданном уровне риска. Более того, отсутствие учета кросс-рыночных зависимостей может привести к завышенной оценке эффективности портфеля, поскольку риски, связанные с коррелированными активами, недооцениваются. Таким образом, для построения действительно устойчивого и эффективного портфеля необходимо учитывать сложные взаимосвязи между различными рынками и использовать методы, позволяющие их моделировать и учитывать в процессе оптимизации.

Исследования показывают, что традиционные методы оптимизации портфеля, стремящиеся к максимизации коэффициента Шарпа $ \frac{E(R_p) — R_f}{\sigma_p} $, часто демонстрируют ограниченную эффективность в условиях реальных рыночных колебаний. Для преодоления этих ограничений необходим новый подход, использующий возможности трансферного обучения — переноса знаний, полученных при анализе смежных рынков. Такой подход позволяет не только повысить устойчивость портфеля к шумам и неполноте данных, но и добиться асимптотической оптимальности, то есть приближения к максимально возможному значению коэффициента Шарпа в динамически меняющейся среде. Вместо изолированного анализа каждого рынка, предлагается учитывать взаимосвязи между ними, что позволяет формировать более диверсифицированные и эффективные портфели, способные адаптироваться к различным рыночным сценариям.

Анализ показывает, что при использовании только неинформативного набора данных S3S\_{3}, каждая стратегия портфеля демонстрирует различный инвестиционный эффект.

Перенос Знаний для Оптимизации: Раскрытие Потенциала Взаимосвязанных Рынков

Перенос обучения (transfer learning) предоставляет эффективный механизм для интеграции знаний, полученных на рынках USStockMarket, A-ShareMarket и H-ShareMarket, в единый процесс оптимизации. Это достигается путем использования моделей, предварительно обученных на одном рынке, в качестве отправной точки для обучения на другом, что позволяет сократить время обучения и повысить точность прогнозов. В частности, информация о корреляциях, волатильности и других характеристиках, выявленных на одном рынке, может быть применена к другому, даже если доступные данные для этого другого рынка ограничены. Такой подход особенно полезен для рынков с недостатком исторических данных или с быстро меняющейся динамикой, позволяя использовать накопленный опыт для улучшения производительности моделей.

Принцип переноса знаний заключается в использовании информации, полученной при анализе данных одного финансового рынка (например, USStockMarket, A-ShareMarket или H-ShareMarket), для улучшения производительности моделей на других рынках. Это особенно полезно в ситуациях, когда объем доступных данных для целевого рынка ограничен ($data\ scarcity$). Перенос знаний позволяет повысить способность модели к обобщению ($generalization$) и более точно прогнозировать поведение на новых, незнакомых данных, за счет использования уже накопленных знаний из схожих рынков.

Ключевым компонентом предложенной стратегии переноса обучения является обеспечение согласованности весов (WeightConsistency). Эмпирические результаты демонстрируют, что использование исходных наборов данных, обусловленное механизмом WeightConsistency, позволяет эффективно переносить знания между рынками USStockMarket, A-ShareMarket и H-ShareMarket. В частности, WeightConsistency обеспечивает сохранение важных параметров модели, полученных на одном рынке, при адаптации к другому, что приводит к повышению обобщающей способности и улучшению производительности модели, особенно в условиях ограниченности данных на целевом рынке. Это достигается путем минимизации расхождений между весами соответствующих слоев модели при переносе знаний.

Строгая Валидация: Генерация Данных и Вневыборочная Эффективность

Процесс генерации данных использует трехфакторную модель Фама-Френча для создания реалистичных и разнообразных рыночных сценариев, дополняя эмпирические данные с фондового рынка США. Данная модель учитывает факторы рынка, размера компании и стоимости, что позволяет создавать синтетические данные, отражающие исторические зависимости между этими параметрами и доходностью активов. В процессе генерации варьируются параметры модели, такие как коэффициенты факторов и дисперсия случайных ошибок, для получения широкого спектра возможных рыночных условий, включая периоды роста, спада и волатильности. Синтетические данные, полученные таким образом, используются в сочетании с реальными данными для увеличения объема обучающей выборки и повышения устойчивости стратегии к различным рыночным режимам. Это позволяет проводить стресс-тестирование и оценивать производительность стратегии в условиях, которые не встречаются в исторических данных.

Использование сгенерированных данных, основанных на модели Фама-Френча, позволяет проводить контролируемые эксперименты и стресс-тестирование стратегии переноса обучения в различных рыночных условиях. Это включает в себя возможность варьировать параметры модели, такие как премия за риск, размер и стоимость, для имитации различных сценариев и оценки устойчивости стратегии к неблагоприятным рыночным изменениям. Целью является определение пределов применимости стратегии и выявление потенциальных точек отказа, что позволяет оптимизировать ее параметры и повысить надежность в реальных торговых условиях. Такой подход позволяет оценить эффективность стратегии не только на исторических данных, но и в смоделированных экстремальных ситуациях, недоступных в исторических данных.

Для оценки истинной производительности стратегии на неиспользованных данных применяется метод прогнозирования на вневыборочных данных (Out-of-Sample Forecasting). Этот подход предполагает использование набора данных, который не участвовал в обучении модели, для проверки её способности к обобщению и адаптации к новым рыночным условиям. В рамках данной процедуры, модель предсказывает будущие значения на этом «невидимом» наборе данных, что позволяет оценить её эффективность вне контекста тренировочного набора и подтвердить её устойчивость к переобучению. Результаты прогнозирования на вневыборочных данных являются ключевым показателем способности стратегии успешно функционировать в реальной торговой среде.

Основной целью валидации стратегии является максимизация коэффициента Шарпа ($Sharpe Ratio$), который измеряет доходность, скорректированную на риск. Достижение оптимальных или близких к оптимальным значений данного показателя служит критерием эффективности и подтверждает превосходство предложенного подхода по сравнению с традиционными методами управления портфелем.

Предложенная стратегия TLTL представляет собой схематическое решение для достижения поставленной цели.

Влияние Диверсификации и Межотраслевого Анализа: Комплексный Подход к Управлению Портфелем

Анализ межотраслевых связей, известный как CrossSectorAnalysis, значительно расширяет возможности обучения с переносом, интегрируя данные из различных секторов экономики, в частности, финансовой и недвижимости. Этот подход позволяет не только использовать накопленные знания из одной области для улучшения прогнозов в другой, но и выявлять скрытые взаимосвязи между, казалось бы, не связанными рынками. Например, изменения в процентных ставках, изначально влияющие на финансовый сектор, могут опосредованно сказаться на рынке недвижимости, и CrossSectorAnalysis способен учитывать подобные эффекты. За счет объединения данных из разных отраслей, модель получает более полную картину рыночной динамики, что позволяет повысить точность прогнозов и эффективность инвестиционных стратегий.

Диверсификация инвестиционного портфеля, основанная на анализе различных секторов экономики, позволяет существенно снизить риски и повысить общую доходность. Стратегия заключается в выявлении и использовании уникальных возможностей, присущих каждому сектору — например, потенциал роста технологических компаний или стабильность доходов в сфере недвижимости. Вместо концентрации капитала в одной отрасли, инвестор распределяет средства между различными секторами, что смягчает влияние неблагоприятных событий в конкретной отрасли. Такой подход не только защищает от потерь, но и позволяет извлечь выгоду из роста отдельных секторов, обеспечивая более устойчивый и предсказуемый финансовый результат. В результате, портфель, построенный на принципах диверсификации, демонстрирует более высокую устойчивость к колебаниям рынка и обеспечивает более стабильный доход в долгосрочной перспективе.

Сочетание методов переноса обучения и межотраслевого анализа представляет собой более устойчивую и адаптивную инвестиционную стратегию в условиях сложного глобального рынка. Данный подход позволяет не только извлекать пользу из специфических возможностей различных секторов экономики, таких как финансовый и рынок недвижимости, но и эффективно снижать риски портфеля за счет диверсификации. Перенос знаний, полученных в одной отрасли, в другую, в сочетании с анализом данных из нескольких секторов, позволяет создавать более гибкие модели, способные адаптироваться к меняющимся рыночным условиям и обеспечивать стабильно высокие результаты, превосходящие традиционные инвестиционные стратегии и демонстрирующие улучшенные показатели доходности с поправкой на риск.

Исследования показали, что применение предложенной стратегии демонстрирует устойчивое превосходство над традиционными инвестиционными подходами. Анализ результатов выявил возможность получения более высокой доходности с учетом риска, что подтверждается значительным снижением волатильности по сравнению с общепринятыми методами, не использующими перенос обучения. Данный подход позволяет не только максимизировать прибыль, но и минимизировать потенциальные убытки, обеспечивая стабильность инвестиционного портфеля в условиях динамичного рынка. Полученные данные свидетельствуют о том, что стратегия обладает значительным потенциалом для достижения превосходных результатов и является перспективным инструментом для инвесторов, стремящихся к оптимизации своих финансовых показателей.

Анализ показывает, что при использовании неинформативных наборов данных S2S₂ , S3S₃ и S4S₄ каждая стратегия портфеля демонстрирует различный инвестиционный эффект.

Данное исследование демонстрирует элегантность подхода к оптимизации портфеля, стремясь к гармонии между теоретическими моделями и практической эффективностью. Перенос знаний из смежных рынков, как предложено в работе, позволяет достичь асимптотически оптимального соотношения Шарпа, что подчеркивает глубокое понимание взаимосвязей в финансовых системах. Как заметил Аристотель: «Цель — это начало пути». В данном контексте, стремление к оптимальному распределению активов является отправной точкой для достижения долгосрочной финансовой стабильности и, следовательно, воплощает в себе принципы продуманной и эффективной системы.

Что дальше?

Представленная работа, стремясь к элегантности в переходе знаний между финансовыми доменами, неизбежно обнажает границы применимости самой концепции “переносимости”. Иллюзия об универсальности оптимального соотношения риска и доходности — опасный соблазн. Вопрос не в том, чтобы найти “идеальную” модель, а в том, чтобы понимать, когда и где данная модель перестает соответствовать реальности, и где её применение становится лишь изящным самообманом.

Дальнейшие исследования, вероятно, потребуют углубленного анализа не статических, а динамических свойств переносимости. Простое копирование успешных стратегий из одного сектора в другой — это лишь грубая аппроксимация. Гораздо интереснее выглядит возможность разработки алгоритмов, способных адаптироваться к меняющимся условиям, выявлять и учитывать структурные различия между рынками, и, возможно, даже предсказывать, когда и как переносимость знаний будет нарушена.

По сути, задача заключается не в создании более сложного алгоритма оптимизации, а в разработке принципиально нового подхода к пониманию самой природы инвестиционного процесса. Необходимо помнить: красота масштабируется, беспорядок — нет. И истинная оптимизация — это не перестройка, а редактирование, выявление и устранение лишнего, чтобы позволить гармонии проявиться.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.21221.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-27 08:46