Comparison of dimensionality reduction techniques of SPX500: an approach to indexing (2022)
Las técnicas de reducción de dimensionalidad son tal vez una de las manera más rápidas de lograr eficiencia en el análisis de datos. En el caso de este estudio su uso buscó una forma tal que con el menor número de activos pertenecientes al índice Standard and Poor's 500, se pueda lograr replicar el comportamiento del mismo. Se empezó con metodologías supervisadas como el análisis de la correlación entre cada activo y el índice y el factor de inflación de la varianza, luego se usaron técnicas no supervisadas como el análisis de componentes principales, el analisis de componentes principales con rotación VARIMAX y el analisis de componentes principales con sparse. En la última sección se hizo un backtest con un trimestre de datos no usado en el entrenamiento de los diferentes modelos.