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A backtesting protocol in the era of machine learning

A backtesting protocol in the era of machine learning

08-08-2019 | From the field

Is machine learning really a game changer for finance? This paper1 by three renowned finance professors discusses the implications of machine learning for investment management.

  • David Blitz
    David
    Blitz
    Head of Quant Research

They argue that machine learning provides a set of powerful tools that holds considerable promise for investment management, but that the danger of misapplying these techniques can lead to disappointment.

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One crucial limitation involves data availability. Many of machine learning’s early successes originated in the physical and biological sciences, in which truly vast amounts of data are available. Machine learning applications often require far more data than are available in finance, which is of particular concern in longer-horizon investing. Hence, choosing the right applications before applying the tools is important.

In addition, capital markets reflect the actions of people, which may be influenced by others’ actions and by the findings of past research. The authors address these concerns by proposing a research protocol that pertains both to the application of machine learning techniques and to quantitative finance in general. Their guidelines bear a lot of resemblance to the principles in the investment philosophy that we already adhere to for our quantitative strategies.

1 Arnott, Harvey & Markowitz, “A Backtesting Protocol in the Era of Machine Learning”, working paper, 2018.

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Nos analystes publient de nombreuses études basées sur leurs propres recherches empiriques ; ils suivent aussi de près les recherches quantitatives réalisées par leurs collègues. Le responsable du département Quant Equities Research David Blitz se penche sur des études indépendantes réputées.

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