Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Hedge fund replication with a genetic algorithm: breeding a usable mousetrap

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985998%3A_____%2F15%3A00454923" target="_blank" >RIV/67985998:_____/15:00454923 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1080/14697688.2014.979222" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1080/14697688.2014.979222</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1080/14697688.2014.979222" target="_blank" >10.1080/14697688.2014.979222</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Hedge fund replication with a genetic algorithm: breeding a usable mousetrap

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This study tests the performance of 14 hedge fund index clones created using parsimonious out-of-sample replication portfolios consisting solely of easily accessible assets. We employ a genetic algorithm to integrate two traditional hedge fund replication methods, the factor-based and payoff distribution replication methods, and evaluate over 4500 commonly held stocks, bonds and mutual funds as replicating portfolio components. In-sample performance indicates that hedge funds have return series similarto portfolios of commonly held assets, and out-of-sample results provide evidence that the in-sample relationships can hold with infrequent rebalancing. This hedge fund replication attempt rates well relatively to prior efforts as 11 replicating portfolios have out-of-sample correlation values of at least 60%. Overall, these results show promise for using a genetic algorithm technique to replicate hedge fund returns.

  • Název v anglickém jazyce

    Hedge fund replication with a genetic algorithm: breeding a usable mousetrap

  • Popis výsledku anglicky

    This study tests the performance of 14 hedge fund index clones created using parsimonious out-of-sample replication portfolios consisting solely of easily accessible assets. We employ a genetic algorithm to integrate two traditional hedge fund replication methods, the factor-based and payoff distribution replication methods, and evaluate over 4500 commonly held stocks, bonds and mutual funds as replicating portfolio components. In-sample performance indicates that hedge funds have return series similarto portfolios of commonly held assets, and out-of-sample results provide evidence that the in-sample relationships can hold with infrequent rebalancing. This hedge fund replication attempt rates well relatively to prior efforts as 11 replicating portfolios have out-of-sample correlation values of at least 60%. Overall, these results show promise for using a genetic algorithm technique to replicate hedge fund returns.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    AH - Ekonomie

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA14-31783S" target="_blank" >GA14-31783S: Analýza chování firem v měnícím se ekonomickém prostředí</a><br>

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2015

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Quantitative Finance

  • ISSN

    1469-7688

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    15

  • Číslo periodika v rámci svazku

    10

  • Stát vydavatele periodika

    GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

  • Počet stran výsledku

    22

  • Strana od-do

    1705-1726

  • Kód UT WoS článku

    000361372800001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-84941807410