Force-directed graph for portfolio selection

Abstract

포트폴리오 다양화는 강력한 투자전략 수립에 있어 주요 관심사다. 자산 상관관계는 자산 할당을 결정하는 주요 지표다. 상관관계를 평 가하는 방법은 자산을 교점으로, 쌍방향 상관관계는 선으로 나타내는 그래프를 통해 시장을 표현하는 것이다. 강한 상관관계를 띄는 집단을 확 인하거나 한 자산이 국제시장과 얼마나 상관관계가 있는지 평가함으로써탄력적인 포트폴리오를 구축할 수 있다. 안타깝게도, 많은 실제 시스템과같이, 최단경로를 기반으로 하는 커뮤니티 탐지를 위한 일반적인 접근은 실제 조건을 설명하지 않는다. 본 연구는 두 영역에 기초하여 그래프 구축과 좋은 포트폴리오 할당에 필요한 상관관계 계산 방법에 대한 건설적인 통찰력을 제공하고자 한다 1. 그래프의 전파성과 중심성 척도 그리고 2. 자산 상관관계 평가를 위 한 낮은 꼬리 의존성.

Portfolio diversification is a major concern for a robust investment strategy and time series comparison is maybe the most common way to assess correlation between assets during capital allocation. By creating a graph or network with assets as nodes and pairwise correlation between assets as edges weights, it is possible to identify clusters of assets strongly correlated to the overall market, hence creating a resilient portfolio. Unfortunately, as in many real-world systems, the usual approach for community detection based on shortest path does not account for the real-world conditions. This research tries to offer constructive insights on the graph building and the correlation computation methods necessary for a good portfolio allocation based on an assets correlation network. This is done through the combination of two research areas: 1. Communicability & centrality measure in graphs and 2. Lower tail dependence for assets correlation assessment. The final product of this research is a system that takes assets daily return time series as input and output the composition of a portfolio built using an asset correlation network.