Sfruttare il Deep Learning per la gestione del portafoglio

Questo articolo parla di un nuovo metodo per gestire i portafogli finanziari usando il deep learning. La Gestione del portafoglio riguarda la decisione su come allocare i soldi tra diversi asset finanziari come azioni e criptovalute per ottenere i migliori rendimenti, gestendo il rischio.

#Introduzione

Gestire un portafoglio finanziario può essere piuttosto difficile. L'obiettivo è massimizzare i profitti minimizzando i rischi. Sono stati usati diversi metodi per affrontare questo problema, e uno innovativo coinvolge l'uso del deep learning, una forma di intelligenza artificiale. Questo metodo utilizza l'Apprendimento per rinforzo, che insegna ai computer a prendere decisioni in base ai premi.

#Contesto della Gestione del Portafoglio

La gestione del portafoglio consiste nel regolare continuamente gli investimenti per raggiungere determinati obiettivi, principalmente guadagnare un buon rendimento limitando il rischio. La teoria più conosciuta è la Modern Portfolio Theory (MPT), sviluppata negli anni '50. Sottolinea come scegliere la migliore combinazione di investimenti in base ai loro rendimenti attesi e ai rischi associati.

Un'altra teoria è la Capital Growth Theory (CGT), che si concentra sulla massimizzazione della crescita di un investimento nel tempo piuttosto che semplicemente sulla selezione dei migliori asset per un singolo periodo. Questo è importante per scenari di investimento reali che si svolgono su più periodi.

#Il Problema della Gestione del Portafoglio

Il problema della gestione del portafoglio riguarda fondamentalmente le scelte relative alla distribuzione del capitale tra diversi asset. Queste scelte devono essere fatte in modo coerente per raggiungere i risultati desiderati nel tempo.

Per risolvere questo problema, un approccio recente utilizza una rete di apprendimento per rinforzo che ha più componenti. Uno di questi componenti è l'Ensemble of Identical Independent Evaluators (EIIE). Questo sistema consente a diversi modelli di valutare gli asset in modo indipendente, condividendo informazioni per prendere decisioni migliori nel complesso.

#Tecniche di Deep Learning Utilizzate

In questo framework, vengono impiegati tre tipi di reti di deep learning: Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN) e Long Short-Term Memory (LSTM). Ognuno di questi modelli ha caratteristiche uniche che li rendono adatti ad analizzare dati finanziari e prendere decisioni.

• CNN: Questo modello è ottimo per elaborare dati che hanno una topologia a griglia, come le immagini. Qui analizza i dati storici degli asset per prevedere potenziali performance future.

• RNN: Questo tipo di rete è progettato per lavorare con sequenze di dati, ed è perfetto per l'analisi delle serie temporali. Può ricordare informazioni passate, fondamentale per capire le tendenze nel mercato finanziario.

• LSTM: Una versione avanzata di RNN, LSTM è progettato per ricordare informazioni per lunghi periodi. Questo è utile in finanza, dove i modelli possono richiedere tempo per svilupparsi completamente.

#L'Approccio dell'Apprendimento per Rinforzo

Nell'apprendimento per rinforzo, l'obiettivo è massimizzare i premi cumulativi attraverso una serie di azioni. L'agente, che rappresenta il gestore del portafoglio, interagisce con il suo ambiente (il mercato finanziario). Con ogni azione intrapresa, l'agente riceve feedback sotto forma di premi o penalità, che lo aiutano a imparare e migliorare le sue strategie nel tempo.

Per applicare questo nella gestione del portafoglio, il framework restituisce un insieme di pesi del portafoglio che indicano quanto investire in ogni asset. Questi pesi si evolvono sulla base della performance del portafoglio e degli asset sottostanti.

#Implementazione del Framework

L'implementazione di questo framework coinvolge diversi componenti chiave:

1. Portfolio-Vector Memory (PVM): Questo componente memorizza i valori del portafoglio nel tempo, aiutando il sistema a tenere traccia delle performance. Ogni decisione aggiorna questa memoria, permettendo migliori decisioni future.

2. Online Stochastic Batch Learning (OSBL): Questa tecnica consente al modello di imparare continuamente mentre si fa trading. Man mano che arrivano nuovi dati di mercato, il modello aggiorna la sua comprensione e le strategie in tempo reale.

3. Interazione Agente e Ambiente: L'agente intraprende azioni basate sullo stato attuale del mercato, che si riflette nei prezzi degli asset. Ogni decisione impatta gli stati futuri e i premi, creando un ciclo auto-rinforzante di apprendimento e adattamento.

#Sperimentazione e Risultati

Il framework è stato testato in due mercati diversi: quello delle criptovalute e quello azionario. Nel mercato delle criptovalute, il framework ha mostrato risultati promettenti, superando significativamente molte strategie tradizionali.

Tuttavia, quando applicato al mercato azionario, le performance sono state nella media rispetto ad altri metodi consolidati. Questa discrepanza evidenzia le differenze tra i due mercati. Il mercato delle criptovalute è spesso più volatile, presentando più opportunità di guadagno attraverso cambiamenti rapidi. Nel frattempo, il mercato azionario tende a essere più stabile, portando a risultati meno drammatici.

#Misure di Performance

Per valutare quanto bene ha funzionato il framework, sono stati osservati diversi parametri chiave:

• Valore Finale Accumulato del Portafoglio (fAPV): Misura il valore totale del portafoglio alla fine del periodo di test.

• Sharpe Ratio: Una misura aggiustata per il rischio che indica quanto rendimento extra è stato ricevuto per l'extra volatilità assunta tenendo un asset più rischioso.

• Massimo Drawdown (MDD): Rappresenta la maggiore caduta da un picco a una valle nel valore del portafoglio, indicando il potenziale rischio coinvolto.

#Osservazioni dal Mercato delle Criptovalute

Nei test del mercato delle criptovalute, i framework che utilizzano CNN, RNN e LSTM hanno tutte performato bene, battendo molte strategie tradizionali. Gli investitori possono beneficiare di questo metodo, poiché cattura efficacemente l'alta volatilità in questo mercato, permettendo guadagni rapidi.

Le performance hanno mostrato che, sebbene i costi di transazione possano ridurre i guadagni, la strategia complessiva è rimasta profittevole rispetto agli approcci convenzionali quando si considerano i costi di transazione.

#Osservazioni dal Mercato Azionario

Nonostante i risultati promettenti nel settore delle criptovalute, gli esperimenti nel mercato azionario hanno prodotto risultati più modesti. Il framework ha performato in modo simile a una semplice strategia a peso uguale, il che significa allocare la stessa somma di denaro a ciascun asset.

Questo risultato suggerisce che il framework potrebbe necessitare di ulteriori affinamenti per il mercato azionario. Il comportamento delle azioni è tipicamente meno volatile, e l'approccio potrebbe dover incorporare strategie diverse per catturare il valore in modo efficace.

#Direzioni Future

La ricerca propone diversi aggiustamenti per migliorare le performance di questo framework:

• Modificare il framework per tenere conto delle situazioni in cui le assunzioni sulla liquidità del mercato e sull'impatto non sono più valide.

• Sperimentare con diverse funzioni di premio per includere comportamenti di mercato a lungo termine.

• Incorporare indicatori tecnici come medie mobili o indicatori di momentum nel framework.

• Ottimizzare i parametri specificamente per i mercati azionari per vedere se si possono ottenere miglioramenti nelle performance.

• Selezionare accuratamente gli asset oltre a fare affidamento semplicemente sul volume medio di scambio per garantire un portafoglio più bilanciato.

#Conclusione

Il framework discusso in questo articolo mostra promesse nella gestione del complesso compito di gestione del portafoglio usando tecniche di deep learning. La capacità di adattarsi alle condizioni in cambiamento nel mercato finanziario e imparare dalle esperienze passate può aiutare gli investitori a prendere decisioni migliori.

Sebbene funzioni bene nel mercato delle criptovalute, serve ulteriore lavoro per migliorarne l'applicabilità al mercato azionario. Con miglioramenti e ricerche in corso, questo approccio potrebbe evolversi in uno strumento potente per una vasta gamma di strategie di investimento.