投资组合的异常检测框架
Anomaly detection framework for investment portfolios
我目前有一篮子 200 个投资组合，分为 3 种风格：多头、中头和空头。每个投资组合都有 10 个有趣的特征 X，它们定义了它的风格。我想创建一个系统，通过它我可以识别过时的投资组合，以及需要一些工作才能使它们恢复风格的投资组合。
我的想法是用概率框架来解决这个问题。这会将我的 10 个有趣的特征减少到一个数字，这将决定投资组合是否需要关注。为此，我目前正在使用带有 sigmoid 激活函数的神经网络为每种风格创建一个二元分类器来估计概率。如果一个投资组合属于某种风格的概率低于75%，我将交易以将投资组合带回风格。
考虑到我想要完成的任务，这是异常检测系统的最佳框架吗？多项式分类器可能是另一种选择，但它与我上面描述的简单二元分类器非常相似。
最佳
对于任何好奇的人，我最终使用了 one-sided 支持向量机。我认为这是最好的，因为我可以使用的负面例子很少。
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我目前有一篮子 200 个投资组合，分为 3 种风格：多头、中头和空头。每个投资组合都有 10 个有趣的特征 X，它们定义了它的风格。我想创建一个系统，通过它我可以识别过时的投资组合，以及需要一些工作才能使它们恢复风格的投资组合。
我的想法是用概率框架来解决这个问题。这会将我的 10 个有趣的特征减少到一个数字，这将决定投资组合是否需要关注。为此，我目前正在使用带有 sigmoid 激活函数的神经网络为每种风格创建一个二元分类器来估计概率。如果一个投资组合属于某种风格的概率低于75%，我将交易以将投资组合带回风格。
考虑到我想要完成的任务，这是异常检测系统的最佳框架吗？多项式分类器可能是另一种选择，但它与我上面描述的简单二元分类器非常相似。
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对于任何好奇的人，我最终使用了 one-sided 支持向量机。我认为这是最好的，因为我可以使用的负面例子很少。
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