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Département : Finance

Intervenant : Fabio Trojani (Université de Genève)

Salle : T004

Titre :

Choix de portefeuille dynamique multi-actifs en présence de coûts de transaction : une approche d'apprentissage automatique

Résumé :

Nous développons un cadre de calcul général pour la résolution de problèmes de choix de portefeuille dynamique de grande dimension avec coûts de transaction proportionnels. La méthodologie exploite la géométrie endogène de la région optimale de non-échange pour décomposer l'équation de Bellman en problèmes d'approximation locaux économiquement distincts. La régression par processus gaussiens, combinée à l'apprentissage actif bayésien, est ensuite utilisée pour construire des modèles de substitution sans maillage pour les composantes locales de la fonction de valeur résultantes, réduisant considérablement la charge de calcul de la programmation dynamique. Ce cadre prend en compte des ensembles d'opportunités d'investissement multivariés dépendant de l'état, incluant des rendements espérés et des structures de covariance à changement de régime, des coûts de transaction proportionnels stochastiques et des contraintes de portefeuille. Des expériences numériques démontrent que la méthodologie permet de retrouver avec précision les fonctions de valeur, les politiques de négociation optimales et les régions sans négociation, tout en s'adaptant à des environnements stochastiques beaucoup plus riches et à des univers d'actifs plus vastes que les méthodes de résolution existantes.