Stability focused end to end frameworks for risk budgeting portfolios (2025)
Los avances recientes en el aprendizaje profundo han impulsado el desarrollo de marcos de trabajo de extremo a extremo para la optimización de carteras que utilizan capas implícitas. Sin embargo, muchas de estas implementaciones son altamente sensibles a la inicialización de la red neuronal, lo que afecta la consistencia del rendimiento. Esta investigación presenta un marco de trabajo robusto de extremo a extremo diseñado para carteras de asignación de riesgo, que reduce eficazmente la sensibilidad a la inicialización. Es importante destacar que esta mayor estabilidad no compromete el rendimiento de la cartera, ya que nuestro marco supera de manera consistente el punto de referencia de paridad de riesgo.