Clustering-based trading strategies
Creators: name: Δουπίδης, Παναγιώτης Ιωάννη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2023
Subjects: Μηχανική μάθηση
Ομαδοποίηση
Διαχείριση χαρτοφυλακίου
Machine learning
Clustering
Portfolio management

description: The purpose of this thesis is to develop methods and strategies based on machine learning to create portfolios with the maximum possible return given a set of stocks. More specifically, special emphasis is placed on clustering, which assumes that objects that share similar characteristics should, theoretically, belong in the same set. Extending this idea of clustering to the field of time series, the aim is to find out whether incorporating technical indicators, which constitute a time series, impart useful information to a fully unsupervised machine learning module to arrive at clusters that exhibit homogeneity, coherence and are at the same time sufficiently separated from each other. The results of the clustering are used to create a diversified portfolio using two methods, one based on returns given the risk and one that considers the entropy of each cluster. Finally, after portfolio optimization, the performance of the final clustering portfolio is compared with market indices (S&amp;P 500) and alternative portfolios with different composition. The final model proposed is partially composed of a deep neural network regarding the clustering sub-module (Deep Temporal Clustering). Regarding the portfolio optimization phase, a risk minimization strategy specifically focusing on tail risk (Conditional Drawdown at Risk), is adopted. Combining the above, results in portfolios that outperform the benchmarks by systematically offering greater returns for multiple years.
description: Ο σκοπός της διπλωματικής εργασίας είναι η ανάπτυξη μεθόδων και στρατηγικών που βασίζονται στην μηχανική μάθηση για την δημιουργία χαρτοφυλακίων με τη μέγιστη δυνατή απόδοση δεδομένου ενός συνόλου μετοχών. Πιο συγκεκριμένα, ιδιαίτερη έμφαση δίνεται στο κομμάτι της ομαδοποίησης, που ως ιδέα, βασίζεται στην θεώρηση πως αντικείμενα τα οποία μοιράζονται παρόμοια χαρακτηριστικά, θα πρέπει θεωρητικά, να βρίσκονται στο ίδιο σύνολο. Επεκτείνοντας αυτή την ιδέα της ομαδοποίησης στον τομέα των χρονοσειρών, σκοπός είναι να ανακαλύψουμε εάν οι τεχνικοί δείκτες, που συνιστούν χρονοσειρά, προσδίδουν χρήσιμη πληροφορία σε ένα πλήρως μη-επιβλεπόμενο μοντέλο μηχανικής μάθησης ώστε να καταλήξουμε σε συστάδες που παρουσιάζουν ομοιογένεια, συνεκτικότητα αλλά και παράλληλα αρκούντως ικανοποιητικό διαχωρισμό μεταξύ τους. Τα αποτελέσματα της ομαδοποίησης αξιοποιούνται στην δημιουργία ενός χαρτοφυλακίου χρησιμοποιώντας δύο μεθόδους, μια βασιζόμενη στην απόδοση δεδομένου του ρίσκου και μια που λαμβάνει υπόψιν την εντροπία της κάθε συστάδας. Τέλος, έπειτα από αριστοποίηση του χαρτοφυλακίου, η απόδοση του τελικού χαρτοφυλακίου συγκρίνεται με δείκτες της αγοράς (S&amp;P 500) αλλά και εναλλακτικά χαρτοφυλάκια με διαφορετική σύνθεση. Το τελικό μοντέλο οικονομικής ανάλυσης που προτείνεται αποτελείται εν μέρει από ένα βαθύ νευρωνικό δίκτυο αναφορικά με το μέρος που αφορά την ομαδοποίηση (Deep Temporal Clustering), ενώ για την αριστοποίηση του χαρτοφυλακίου, υιοθετείται μια στρατηγική ελάττωσης του κινδύνου απώλειας μέρους της συνολικής αξίας του (Conditional Drawdown at Risk). Συνθέτοντας τα παραπάνω, τα χαρτοφυλάκια που προκύπτουν ξεπερνούν σε απόδοση τους συγκρινόμενους δείκτες προσφέροντας συστηματικά υψηλότερες αποδόσεις σε επενδυτικό ορίζοντα ενός χρόνου.