Modern Sağlam Tekniklerle Portföy Optimizasyon Sistemi Tasarımı

Gerçek piyasalarda ayakta kalan bir portföy optimizasyon sistemi oluşturmak, her aşamada dikkatli bir tasarım gerektirir. Girdileri tahmin etme şekliniz, seçtiğiniz optimizasyon çerçevesi, kodladığınız kısıtlamalar ve geçmişe karşı doğrulama şekliniz, sistemin kalıcı bir değer mi yoksa kırılgan geri testler mi sağladığını şekillendirir. Bu kurs, bu kararları tipik olarak ortaya çıktıkları sırayla inceler. Küçük bir kantitatif ekibin bir portföy optimizasyon sistemi planlamasına benzeyen yazılı tasarım egzersizleri üzerinde çalışacaksınız. Vurgu, girdilerin gürültülü olduğu ve piyasaların rejim değiştirdiği durumlarda önemli olan pratik ödünleşimler üzerinedir. Neler öğreneceksiniz: - Çekme ve faktör modelleri dahil olmak üzere sağlam tekniklerle beklenen getirileri, kovaryansları ve rejim göstergelerini tahmin edin - Ortalama-varyans, risk paritesi, hiyerarşik risk paritesi ve Black-Litterman dahil olmak üzere optimizasyon çerçevelerini karşılaştırın - Ciro, işlem maliyetleri ve düzenleyici limitler dahil olmak üzere gerçekçi kısıtlamaları kodlayın - Aşırı uyumdan korunurken girdi tahmini için makine öğrenimi uzantılarını uygulayın - Yuvarlanan geri testler, ileriye dönük analiz ve stres senaryoları ile sistemleri doğrulayın - Piyasa etkisini ve operasyonel gerçekleri gözeten yürütme ve yeniden dengeleme stratejileri tasarlayın Kurs, girdi tahmininden optimizasyon çerçevelerine, makine öğrenimi uzantılarına, doğrulamaya ve yürütmeye kadar ilerler. Bir kapanış yazılı egzersizi, belirli bir yatırım yetkisini hedefleyen bir portföy optimizasyon sistemi için tek sayfalık bir tasarım taslağı hazırlamanızı ister. Bu kurs, kantitatif analistler, yazılım deneyimi olan finans öğrencileri ve portföy çalışmalarına giren veri bilimcileri için tasarlanmıştır. Önceden optimizasyon deneyimi gerekmez. Kurs, sistemi kağıt üzerinde akıl yürütebileceğiniz bir tasarım problemi olarak ele alır ve bilgilendirici kalır; belirli durumlar için yatırım tavsiyesi sağlamaz.