Financial Analysts Journal· 2026Q1
Makine Öğrenmesi Sınıflandırması ve Portföy Oluşturma: Kayıp Fonksiyonu Önemli mi?
Machine Learning Classification and Portfolio Construction: Does the Loss Function Matter?
- 1atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Portföy oluşturmada sınıflandırma tabanlı makine öğrenmesi modelleri, regresyon modellerine (1.39 Sharpe oranı) kıyasla %2.08 yıllık Sharpe oranı sağlamaktadır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Sınıflandırma makine öğrenmesi modelleri, portföy oluşturmada regresyon modellerine kıyasla 2.08 yıllık Sharpe oranı elde etti.
- Gradient boosted tree, rastgele orman ve sinir ağı içeren bir istifleme topluluğu kullanıldı.
- Sınıflandırmanın üstün performansı, sınıf ayrıntısıyla arttı ve işlem maliyetlerinden sonra da devam etti.
- Kapsama testleri, regresyon kontrol edildiğinde sınıflandırma alfalarının büyük kaldığını, regresyon alfalarının ise sınıflandırma kontrol edildiğinde önemli ölçüde azaldığını gösterdi.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Classification outperforms regression across matched machine learning models in portfolio construction. A stacking ensemble of gradient boosted tree, random forest, and neural network yields a value-weighted annualized Sharpe ratio of 2.08 for classification and 1.39 for regression. This outperformance strengthens with class granularity and persists across subsamples and after transaction costs. Spanning tests show that classification retains economically large alphas after we control for regression, whereas regression alphas shrink substantially once we control for classification. These results indicate that classification extracts more return information than matched regression. Our diagnostics trace classification’s advantage to more precise separation of return deciles.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Financial Analysts Journal, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Yöneylem Araştırması ve Yönetim Bilimi
Management Science and Operations ResearchDecision Sciences