Mozaic AI Paper : Au-delà des modèles traditionnels
Une exploration approfondie de l’utilisation des techniques d’apprentissage automatique pour l’optimisation de portefeuilles.
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Une exploration approfondie de l’utilisation des techniques d’apprentissage automatique pour l’optimisation de portefeuilles.
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Ce document explore l'application innovante du machine learning (techniques d'apprentissage automatique) dans un cadre d'optimisation de portefeuille, surpassant les méthodes traditionnelles telles que l'optimisation de la moyenne-variance. Le document présente l'utilisation de modèles d'apprentissage automatique pour prédire les rendements, les rendements et les volatilités des pools GMX, en intégrant ces prédictions de manière transparente dans le processus de construction des portefeuilles.
Les points essentiels sont les suivants :
Le machine learning pour la prédiction : En utilisant des données historiques et divers facteurs d'influence, les modèles de machine learning génèrent des prédictions précises sur le comportement des pools GMX.
Integration dans l'optimisation : Les rendements et covariances prédits sont intégrés dans le cadre d'optimisation du portefeuille, en tenant compte du profil risque-rendement unique des pools GMX.
Résultats et portée : Les résultats démontrent une amélioration significative de la performance des portefeuilles, avec des rendements cumulés plus élevés et des ratios de Sharpe supérieurs à ceux des portefeuilles de référence.
Ce document fournit des informations précieuses sur l'efficacité des approches basées sur le machine learning pour améliorer les stratégies d'investissement sur le marché dynamique des crypto-monnaies.
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