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Quantile- based portfolios: post- model- selection estimation with alternative specifications

机译：基于STARMILE的投资组合：使用替代规范的型号 - 选择估算

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We extend the analysis of investment strategies derived from penalized quantile regression models, introducing alternative approaches to improve state- of- art asset allocation rules. We make use of the post- model- selection estimation, which builds on two important choices: the specification of the penalty function and the selection of the optimal tuning parameter. Therefore, we first investigate whether and to what extent the performance of a given portfolio changes when moving from convex to nonconvex penalty functions. Second, we compare different methods to select the optimal tuning parameter, which controls the intensity of the penalization. Empirical analyses on real- world data show that these alternative methods outperform the standard LASSO, providing improvements in terms of risk, risk- adjusted return and portfolio concentration. This evidence becomes stronger when focusing on extreme risk, which is strictly linked to quantile regression.
机译：我们扩展了惩罚罚款的投资策略分析，介绍了改善最新资产配置规则的替代方法。 我们利用型号 - 型号选拔估计，它在两个重要选择上构建：惩罚功能的规范以及最佳调谐参数的选择。 因此，我们首先调查在从凸面转移到非凸损函数时对给定投资组合的性能的何种程度。 其次，我们比较不同的方法来选择最佳调整参数，可控制惩罚的强度。 实证对实际数据的实证分析表明，这些替代方法优于标准的套索，在风险，风险调整的回报和投资组合浓度方面提供改进。 在重点关注极端风险时，这一证据变得更加强大，这与量化回归严格相关。

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