Market Regime-Based Multi-Asset Portfolio Optimization Using Nested Clustered Optimization for Tactical Asset Allocation
説明市場レジームに基づく多資産ポートフォリオ最適化:隠れマルコフモデルで相場局面を判定し、入れ子型クラスタリング最適化を用いた戦術的資産配分の研究です。
要約本論文は、ガウス型隠れマルコフモデル(HMM)による市場レジーム判定と入れ子型クラスタリング最適化(NCO)を組み合わせた戦術的資産配分の枠組みを提案します。レジームはサンプル外で判定されています。インドネシアの国債、LQ45株式、金、為替、ビットコインからなる56か月のサンプル外期間(2021~2025年)で評価され、等ウェイトなど複数のベンチマークと比較されています。レジームを考慮したNCOは最大ドローダウンを4.44%に抑えた一方、レジームを考慮しないNCOはより低いドローダウンと高い累積収益を示しました。著者は、24か月のローリングHMMがレジームを頻繁に切り替えることで、条件付き共分散推定の利点が損なわれると指摘しています。