Mitigating Return Drag and Regime Whipsaws in Sector Rotation: An Asymmetric Downside-Aware Nested Clustered Optimization Framework
説明セクターローテーションにおけるリターン低下と頻繁なレジーム切替の抑制：非対称な下方リスクを考慮した入れ子型クラスタリング最適化の枠組み
要約本論文は、セクターローテーション戦略で生じる二つの構造的問題、すなわち対称な分散が上昇と下落を同じように罰してリターンを押し下げる点と、隠れマルコフモデルのレジームが過敏に切り替わる点に取り組んでいます。著者らは、Bawa-Lindenberg の下方半共分散行列と持続性を持つ遷移事前分布を組み込んだガウス型隠れマルコフモデルを組み合わせた Asym-Sticky-NCO を提案し、S&P 500 の 11 の GICS セクターを対象にしています。2020 年 8 月から 2025 年 12 月までの 65 か月のアウトオブサンプル検証では、年率リターンは 13.41%、最大ドローダウンは 14.22% となり、レジーム切替は 16 回から 4 回に減り、月次回転率は 60.78% から 30.48% に低下したと報告されています。