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ユニバーサルポートフォリオアルゴリズムは、機械学習と情報理論の分野におけるポートフォリオ選択アルゴリズムです。このアルゴリズムは、過去のデータから適応的に学習し、長期的に対数最適成長率を最大化します。これは、故スタンフォード大学の情報理論家トーマス・M・カバーによって導入されました。[1]
このアルゴリズムは、各取引期間の初めにポートフォリオを再調整します。最初の取引期間の初めには、単純な分散投資から始めます。その後の取引期間では、ポートフォリオの構成は、すべての可能な一定再調整ポートフォリオの過去の総収益に依存します。[2]