Mozaic AI Paper: 기존 모델을 넘어서
포트폴리오 최적화를 위한 머신러닝 기법 활용에 대한 심층적인 탐구.
이 문서에서는 평균 분산 최적화와 같은 기존 방법을 뛰어넘어 포트폴리오 최적화 프레임워크 내에서 머신러닝 기법을 혁신적으로 적용하는 방법을 살펴봅니다. 이 백서에서는 머신러닝 모델을 사용해 GMX 풀의 수익률, 수익률, 변동성을 예측하고 이러한 예측을 포트폴리오 구성 프로세스에 원활하게 통합하는 방법을 소개합니다.
주요 내용은 다음과 같습니다:
예측을 위한 머신러닝: 머신러닝 모델은 과거 데이터와 다양한 영향 요인을 활용하여 GMX 풀의 움직임을 정확하게 예측합니다.
최적화에 통합: 예측된 수익률과 공분산은 포트폴리오 최적화 프레임워크에 통합되어 GMX 풀의 고유한 위험-수익률 프로필을 고려합니다.
결과 및 의의: 연구 결과, 벤치마크 포트폴리오에 비해 더 높은 누적 수익률과 우수한 샤프 비율로 포트폴리오 성과가 크게 개선된 것으로 나타났습니다.
이 백서는 역동적인 암호화폐 시장에서 투자 전략을 개선하기 위한 머신러닝 기반 접근법의 효과에 대한 귀중한 인사이트를 제공합니다.
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