Risk paritesi, bir portföydeki farklı varlıkların riskini dengelemeyi amaçlayan finans ve yatırım yönetiminde kullanılan bir kavramdır. Yatırımları çeşitlendirmek ve riski yönetmek için popüler bir stratejidir. Ancak, büyük portföylerle uğraşırken istenen risk paritesine ulaşmak zor olabilir. Makine öğreniminin çok yardımcı olabileceği yer burasıdır. Makine öğrenimi algoritmaları, büyük miktarda veriyi analiz etmek ve portföy tahsislerini optimize etmek için kullanılabilecek kalıpları belirlemek için kullanılabilir.
Makine öğrenimi algoritmaları, farklı varlıklar ve bunların risk seviyeleri arasındaki korelasyonları belirlemek için kullanılabilir. Bu bilgi daha sonra istenen risk paritesine ulaşmak için portföy tahsislerini ayarlamak için kullanılabilir. Örneğin, bir portföy farklı sektörlerden hisse senetleri içeriyorsa, hangi hisse senetlerinin daha yüksek oynaklık yaşama olasılığının daha yüksek olduğunu belirlemek ve portföyü buna göre ayarlamak için makine öğrenimi algoritmaları kullanılabilir.
Ek olarak, farklı varlıklar ile bunların beklenen getirileri arasındaki korelasyonları belirlemek için makine öğrenimi algoritmaları kullanılabilir. Bu bilgi daha sonra istenen risk paritesini korurken getirileri en üst düzeye çıkarmak için portföy tahsislerini ayarlamak için kullanılabilir. Örneğin, bir portföy farklı sektörlerden hisse senetleri içeriyorsa, hangi hisse senetlerinin daha yüksek getiri sağlama olasılığının daha yüksek olduğunu belirlemek ve portföyü buna göre ayarlamak için makine öğrenimi algoritmaları kullanılabilir.
Son olarak, makine öğrenimi algoritmaları, farklı varlıklar arasındaki korelasyonları ve bunların birbirleriyle olan korelasyonlarını belirlemek için kullanılabilir. Bu bilgi daha sonra portföyün genel riskini azaltmak amacıyla portföy tahsislerini ayarlamak için kullanılabilir. Örneğin, bir portföy farklı sektörlerden hisse senetleri içeriyorsa, hangi hisse senetlerinin aynı yönde hareket etme olasılığının daha yüksek olduğunu belirlemek ve portföyü buna göre ayarlamak için makine öğrenimi algoritmaları kullanılabilir.
Genel olarak, makine öğrenimi, risk eşitliği sorunlarını ele almak için büyük bir potansiyele sahiptir. Makine öğrenimi algoritmaları, büyük miktarda veriyi analiz ederek ve farklı varlıklar arasındaki korelasyonları belirleyerek portföy tahsislerini optimize etmek ve genel riski azaltmak için kullanılabilir. Bu, yatırımcıların getirileri en üst düzeye çıkarırken arzu ettikleri risk paritesine ulaşmalarına yardımcı olabilir.
Kaynak: Plato Data Intelligence: PlatoAiStream
