portfolio-optimization

Portfolio Optimization Proxies under Label Scarcity and Regime Shifts via Bayesian and Deterministic Students under Semi-Supervised Sandwich Training

Cet article propose un cadre d'optimisation de portefeuille assisté par l'apprentissage automatique, conçu pour les environnements à faibles données et incertains. Il utilise un pipeline enseignant-étudiant où un optimiseur CVaR génère des étiquettes, et des modèles neuronaux sont entraînés avec des données réelles et synthétiques pour surmonter la rareté des observations.