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箱约束的联合估计-鲁棒性投资 组合 选择 问题 2025年 投资 组合 优化问题中的输入参数大多是由历史数据估计而来,估计的不确定性可能对Markowitz投资 组合 模型产生巨大的影响.近期,一个联合估计与鲁棒性的优化框架(joint estimation and robustness optimization,JERO)被提出,通过结合参数估计和优化问题以减弱估计不确定性对优化问题的影响.JERO框架被应用到投资 组合 优化领域(JERO with the mean return and the risk(variance)constraints,JERO-MV),同时考量了投资 组合 模型中有价值的两个度量:投资 组合 的回报和风险.但该模型可能会导致投资 组合 过分集中于某几个资产,这将增加投资 风险和成本.本文在JERO-MV模型的基础上增加分散化约束,并给出该模型的可行性条件.本文在真实数据集上进行了大量的数值实验,并与JERO-MV模型进行对比.在大多数情形下,我们的模型都有更好的样本外表现. 王英晓 孔令臣关键词:投资组合优化 参数估计 多期贝叶斯强化学习鲁棒投资 组合 选择 模型 2024年 在传统多期分布式鲁棒投资 组合 选择 模型中,不确定集合的估计是一个具有挑战性的难题。使用贝叶斯强化学习方法来动态更新不确定集合中的一、二阶矩等模型参数,进而研究贝叶斯强化学习框架下均值–最坏鲁棒CVaR模型的求解问题。通过结合动态规划和渐进对冲算法,设计了两层分解求解框架。下层通过求解一系列二阶锥规划来得到给定模型参数下子问题的最优策略,上层使用贝叶斯公式得到可实施的非预期投资 策略。基于美国股票市场的实证结果表明:多期鲁棒强化学习投资 组合 选择 模型相较传统模型具有更好的样本外投资 表现。 李柔佳 段启宏 冯卓航 刘嘉关键词:投资组合 二阶锥规划 基于区间数的投资 组合 选择 模型及其在A股市场的应用价值研究 郭乐成基于机器学习和资产特征的投资 组合 选择 研究 被引量:3 2024年 随着可投资 资产与资产信息的爆炸式增长,投资 组合 选择 研究面临资产和特征双重高维挑战.为此,本文提出一个基于机器学习和资产特征的投资 组合 选择 框架,该框架借助机器学习技术的天然优势,运用高维特征直接预测投资 组合 权重,避开了常规的两步投资 组合 管理范式中的收益预测过程,并用于中国股票市场的资产配置研究.结果显示:1)基于此框架提出的投资 策略能够捕捉高维特征中的增量信息,并挖掘资产特征与投资 权重之间线性与非线性关系,大幅提升了投资 绩效;2)交易摩擦类特征是投资 权重预测中最为重要的资产特征;3)策略在套利限制较为严重的股票上回报更高,而对宏观经济状态变化的敏感性较低;在其他经济约束下,策略表现依然稳健.本文拓展了现代投资 组合 理论的研究框架,促进了人工智能与量化投资 领域的交叉融合发展. 李斌 李斌关键词:投资组合选择 人工智能 资产特征 混合风险测度下基于ESG投资 理念的投资 组合 选择 2024年 近年来,越来越多的投资 者将环境、社会、治理(ESG)等因素纳入到投资 决策过程中,基于ESG投资 理念的投资 模式逐渐盛行,但现有基于ESG投资 理念的决策模型的研究忽视了社会责任投资 者管理损失左尾的需求.基于此,文章综合考虑收益波动及发生小概率极端事件引致的损失,利用方差和谱风险两种迥异风险度量,构造可兼顾管理对称中心风险和非对称下偏风险的混合风险测度,以塑造更有利的期末财富概率分布.进一步地,将该混合风险测度应用于可持续投资 决策中,在现实交易约束限制下,构建反映投资 者社会价值观且可管理两种不同特征风险的均值-混合风险投资 组合 选择 模型,并将其等价表述为二次约束凸规划问题以计算最优可持续投资 策略及有效前沿.数值分析表明,在卖空约束下,较之基于ESG投资 理念的均值-方差模型,混合风险测度模型可在不降低投资 组合 可持续性水平前提下改善金融财务方面表现,且投资 者管理下偏风险的偏好程度与可持续投资 表现成正相关关系.此外,ESG负面筛选策略降低了最优投资 组合 的分散化程度,导致投资 风险增大,从而使得可持续投资 的业绩表现欠佳.同时,反映投资 者风险厌恶程度的权重参数也显著影响了可持续投资 表现.因此,投资 者应谨慎采取ESG负面筛选策略,并需依据自身风险厌恶程度选择 恰当的权重函数,从而提高财务效益及社会效益. 冯玲 林雨 钟群超 吴伟平关键词:风险管理 基于参数二次优化的投资 组合 选择 的再平衡策略之模型创建与实证检验 2024年 发展金融强国,实现中国式金融现代化,促进金融业加快发展新质生产力,需要提高金融的配置效率,增强金融风险管理水平。资产价格变动会导致投资 权重偏离投资 策略,增加金融风险,而再平衡可以将实际投资 权重调整回既定策略,因此实施再平衡对实现金融风险管理具有重要意义。目前我国再平衡理论研究较少,学者多将均值方差模型作为再平衡的资产配置基础。传统的二次优化方法难以反映有效边界精确、完整的结构。参数二次优化作为唯一完整呈现有效边界的算法,具备优于传统方法的精准性。故创新地使用参数二次优化,针对有效边界提出3种再平衡策略,分别调仓至有效边界最小方差点、三分之一处、非劣点。这个策略能够精确获取组合 再平衡后在有效边界上的位置及权重,进而准确计算再平衡绩效。同时构建3种传统再平衡策略(基于简单多样化、市值加权和价格加权的策略)作为绩效比较基准。全面选取我国主板2007—2021年的数据,计算在5、10、20、50、100、150、200、250只股票数量和1、3、6、12个月的调仓周期下6种再平衡策略的绩效并实证对比。研究首次发现,组合 规模较小或调仓周期较短时,调仓至有效边界最小方差点的策略绩效相对其他策略更优,简单多样化策略绩效较为稳定。研究得到优于简单多样化策略和其他传统策略的再平衡策略,结论符合投资 组合 选择 理论,也符合我国市场波动性较强的实际情况,首次为个人投资 者和公募基金提供根据股票规模和调仓周期选取再平衡策略的建议,为保持实际投资 风险可控提供参考。 齐岳 黄佳宁 张喻姝 刘彤阳关键词:交易成本 一类加速ADMM算法在投资 组合 选择 中的应用研究 2024年 Mean-Variance模型为现代投资 组合 选取奠定了基础。 近年来,随着金融资产数量的提高,求 解M-V模型的经典算法效率逐渐变低。 因此,有关学者提出了资产分割的ADMM算法(AS- ADMM)以提升ADMM 算法的效率。 该算法能够比经典的算法更高效,但在一些超高维的情况 下,AS-ADMM也不足以显著提高求解效率。 为了解决这个问题,本文应用外推思想,提出了部 分加速的资产分割算法(PA-AS-ADMM),并证明了该算法的非遍历收敛速率为O( ),最后在数值实验中验证了PA-AS-ADMM的有效性。 胡同关键词:M-V模型 基于市场动态与资产特征的在线投资 组合 选择 学习方法研究 投资 组合 选择 指投资 者根据投资 目标与风险偏好,在不同资产中分配资金,以达到投资 收益与风险平衡的目的。近年来,研究人员将机器学习技术应用于在线投资 组合 选择 中,旨在通过大数据技术提升投资 组合 管理的效率与有效性。然而,传统的在线... 赖飞同关键词:经验模态分解 融合智能优化算法与提示工程的投资 组合 选择 研究 黄臻岱基于SVM算法的金融市场投资 组合 选择 及风险预测方法 本发明属于金融投资 决策方法技术领域,具体涉及基于SVM算法的金融市场投资 组合 选择 及风险预测方法。本发明结合SVM算法,并以股票数据集为样本,对基于SVM算法的投资 组合 策略的风险收益及风险预测效果进行了分析。本发明与传统的... 蔡燕 许鹏 杨永杰 宗烜逸 徐钦儿 冯上榜 姜冲 卢姿彤
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房勇 作品数:50 被引量:329 H指数:11 供职机构:中国科学院数学与系统科学研究院 研究主题:投资组合选择 投资组合选择模型 投资组合 BLACK-LITTERMAN模型 行为金融 汪寿阳 作品数:593 被引量:7,758 H指数:42 供职机构:中国科学院数学与系统科学研究院 研究主题:商业模式 供应链 实证研究 风险管理 TEI@I方法论 李仲飞 作品数:168 被引量:1,388 H指数:21 供职机构:中山大学岭南学院 研究主题:房价 最优投资策略 动态规划 资产定价 多目标规划 陈志平 作品数:60 被引量:279 H指数:7 供职机构:西安交通大学数学与统计学院 研究主题:有补偿 均衡价格 投资组合选择 投资组合 效用函数 齐岳 作品数:120 被引量:437 H指数:12 供职机构:南开大学商学院 研究主题:投资组合 常态 基金 一带一路 投资组合选择