標題について、Two Sigmaがレポートを出しています。
金融市場は時間の経過とともに根本的な動学が変化する傾向があり、これをある程度のデュレーション・期間を持ったレジームと呼ぶことがあります。投資家は、現在の市場レジームを見極め、その変化がポートフォリオの個々の資産配分にどのような影響を与えるかを見極めることで、パフォーマンスを改善することができます。
様々な市場レジームをモデル化することは、マクロ経済を意識した投資判断やテールリスクの管理を可能にする有効なツールとなります。 このレポートでは、機械学習をベースとしたレジームモデリングのアプローチの紹介、そのモデルの過去のパフォーマンスを提示し、今日の環境に対するアウトプットについて議論が行われ、最後にこの分析がアロケーションに与える実用的なインプリケーションが紹介されています。
レジームスイッチングモデルは計量経済学の分野でよく使われるもので、より深く知りたい場合は下記の標準的な教科書を参照するとよいでしょう。
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A Machine Learning Approach to Regime Modeling - Two Sigma
The authors take a machine learning approach to market regime modeling, applying a Gaussian Mixture Model to the factors...
www.twosigma.com
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