Sector ETF portfolio optimization using differential evolution

Abstract

Tato práce se zabývá realistickým využitím diferenciální evoluce pro optimalizaci akciového portfolia za užití amerických burzovních dat. Schopnost algoritmu nalézt mezisektorovou alokaci, která by výkonnostně předčila akciový index, je empiricky testována. Jsou zkonstruována dvě portfolia sektorových ETF s omezujícími podmín- kami, které simulují nastavení, jimž čelí reální agenti a výkonnost těchto soupeřících portfolií je analyzována jak z pohledu výnosnosti, tak z pohledu rizika. Výsledky jsou dále rozšířeny o Markowitzovo portfolio s minimálním rozptylem a portfolio naivní diversifikace. Ukážeme, že zkonstruovaná portfolia jsou schopna porazit trh a současně vykazovat nižší míru chvostového rizika, avšak výkonnost významně klesá, jsou-li portfolia rebalancována na základě nejnovějších historických dat. Celkově lze říci, že algoritmu se daří dosáhnout uspokojivých výsledků a současně poskytuje uživateli relativní svobodu při určování omezujících podmínek. Klasifikace JEL: C61, G11, G17, G19 Klíčová slova: optimalizace portfolia, exchange-traded funds, diferenciální evoluce, empirická analýza Název práce: Optimalizace Portfolia Sektorových ETF Pomocí Diferenciální Evoluce E-mail autora:...

This thesis examines the use of differential evolution in a real-world portfolio op- timization task based on US stock data. We empirically test the capability of the algorithm to find an inter-sector allocation that outperforms a broad-market stock index. Two constrained sector ETF portfolios are constructed to simulate realis- tic agent-based settings and performance of the competing portfolios is analyzed in terms of both return and risk. The results are further extended to include Markowitz' global minimum variance portfolio and a naive 1/N portfolio. We show that the con- structed portfolios are indeed capable of outperforming the market whilst simultane- ously maintaining lower tail risk, however, the performance significantly deteriorates if the portfolios are rebalanced based on rolling data windows. Overall the algorithm delivers satisfying results while providing the user with a relative freedom when choosing portfolio constraints. JEL Classification: C61, G11, G17, G19 Keywords: portfolio optimization, exchange-traded funds, differen- tial evolution, empirical analysis Title: Sector ETF Portfolio Optimization Using Differential Evolution Author's e-mail: rene.holesinsky@gmail.com Supervisor's e-mail: frantisek.cech@fsv.cuni.cz 1