Fine-Tuning the 1/N Portfolio Based on Market Conditions
The 1/N portfolio is a standard benchmark in portfolio optimization, known for its robustness in empirical study. We propose the fine-tuned 1/N portfolio, a strategy that freezes the base 1/N allocation and injects a trainable scale parameter multiplied by the weight difference between the mean-variance and 1/N portfolio. This approach dynamically introduces the mean and covariance of asset returns into the 1/N allocation based on observable market conditions. By constraining the fine-tuned allocation to stay close to the 1/N portfolio, our method limits estimation error and preserves out-of-sample robustness. Empirically, the fine-tuned 1/N portfolio performs better than the 1/N portfolio with zero or very low transaction costs. We also provide a turnover-penalized formulation that can improve upon the 1/N portfolio with relatively high transaction costs.
Ajustement du portefeuille 1/N en fonction des conditions du marché
Le portefeuille 1/N est une référence standard en matière d'optimisation de portefeuille, réputé pour sa robustesse dans les études empiriques. Nous proposons le portefeuille 1/N affiné, une stratégie qui gèle l'allocation de base 1/N et injecte un paramètre d'échelle entrainable multiplié par la différence de pondération entre le portefeuille moyenne-variance et le portefeuille 1/N. Cette approche introduit de manière dynamique la moyenne et la covariance des rendements des actifs dans l'allocation 1/N en fonction des conditions observables du marché. En limitant l'allocation affinée pour qu'elle reste proche du portefeuille 1/N, notre méthode limite l'erreur d'estimation et préserve la robustesse hors échantillon. Empiriquement, le portefeuille 1/N affiné offre de meilleures performances que le portefeuille 1/N avec des coûts de transaction nuls ou très faibles. Nous proposons également une formulation pénalisant le taux de rotation qui peut améliorer le portefeuille 1/N avec des coûts de transaction relativement élevés.
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