基于均值-MF-X-DMA的能源产业链投资组合策略

国际能源金融市场是复杂的非线性系统,极端气候、地缘政治和金融风险等因素深刻影响能源投资活动。基于分形理论与产业链理论,提出优化中国能源产业布局及外汇能源资产配置的投资策略。结合均值-方差模型与多重分形方法,构建均值-MF-X-DMA模型,并选取标普>500指数中反映能源产业链5个环节的10支股票进行分析。研究结果表明：每支股票的收益率均具有分形特征,分形市场假说适用于能源投资组合的构建;基于产业链理论的选股思路,能够构建稳定性更好、收益率更高的投资组合;与传统投资组合模型相比,除了标度为10以外,该投资组合策略在其他标度下均能取得更高的收益和夏普比率、詹森指数、特雷诺指数,并弱化系统性风险的影响。     

基于LSTM神经网络的行业资产配置模型

近年来我国金融市场的迅猛发展,为投资者提供便利的同时也带来了挑战,如何有效地进行资产配置是投资者需要解决的难题之一.Black-Litterman模型不仅解决了传统均值方差模型对参数敏感的问题,而且允许投资者在模型中加入投资观点,是备受关注的资产配置模型.然而,投资者可能会因为自身经验不足而无法给出合适的投资观点,无法发挥模型的应用价值.本文采用基于长短期记忆(LSTM)神经网络表达量化观点的方式为投资者提供了一种解决方案.作为数值算例,本文以申万一级行业指数作为资产池构建投资组合,算例结果表明,与其他参照模型的表现相比,本文构建的资产配置模型有更高的夏普比率和年化收益率.     

基于滚动经济回撤约束和下半方差的最优投资组合策略

最大回撤和下半方差均是投资者在实际投资过程中非常关注的风险指标.本文创造性地将这两个风险指标纳入投资组合分析框架,提出了基于风险资产滚动经济回撤约束和下半方差的最优投资组合策略(REDP-LSV策略).该策略以风险资产滚动经济最大回撤为约束条件,以风险资产的下半方差代替方差,研究了投资组合中风险资产的动态配置过程,并给出了解析解.分别采用模拟的实验数据以及中国市场实际风险资产数据,研究了投资组合中包含一种风险资产和两种风险资产的情况,结果均显示REDP-LSV策略能很好地控制最大回撤,且更能提高投资绩效.     

存在相关性风险的资产组合策略

经典金融理论的资产配置策略没有考虑相关性风险, 而现实中,各种市场和各种资产之间的相关性是变化的, 从而使投资组合风险上升.与传统金融理论基于完全市场条件下的组合选择不同, 通过SJC-Copula刻画金融市场间不对称的尾部相关性,用CVaR方法求出存在相关性风险的资产组合有效前沿及策略.通过沪港市场的实证研究, 发现忽略上下尾相关性均会影响投资组合风险的估计, 会使投资组合遭受极端的负收益;量化并有效地控制不对称的尾部相关性能够改善资产组合的表现.     

基于配对策略的基金动态资产配置

作为市场中性策略的一种,配对交易早已被广泛应用于各类基金的投资实践。考虑基金管理者将总资产分别配置于风险资产与无风险资产,其中风险资产采用配对策略,假设风险资产价差服从指数O-U过程,基于最优投资组合理论,研究了不同市场环境、风险偏好下的最优投资组合动态资产配置策略。以投资到期效用期望最大化为目标,运用动态规划原理,得到了最优动态资产配置策略所满足的HJB方程,通过Legendre转换和分离变量法求得了该非线性方程的显式解,并证明了该显式解的相关性质。为了检验该配置策略的有效性,对我国A股市场的"中国太保"和"国海证券"进行了策略的情景模拟,通过最小二乘法和最大似然估计得到模型中的各项参数,并对2016-03-16~2016-04-29的实盘数据进行模拟交易,得到了该配对下的最优资产配置策略。最后,对A股各行业股票进行了全量模拟,计算了各行业的平均配对收益率,验证了本模型结果的稳健性。     

测算养老基金内嵌收益保证风险准备金的新方法

针对养老基金嵌入的收益保证,在随机利率的框架下,结合养老基金的资产配置策略,提出了新的测算风险准备金方法,并以养老基金常用的生命周期策略为例,得到了风险准备金的解析解,最后,运用一个数值算例和中国金融市场数据实证研究了新方法的可行性与合理性。运用新的测算方法,所测算出的风险准备金能够反映投资机构所采取资产配置策略的风险偏好,更加真实和精确地刻画了养老基金投资机构所面临的风险。     

基于社会网络分析的投资组合优选方法

网络中存在着与金融市场相关的海量信息,为实现自动化的技术分析与基本面分析提供了空间.因此,本文利用了以文本为主的上市公司基本面的财经信息,建立了金融市场的社会网络模型;然后利用其中的最大全连通补网进行基于多元化策略的投资组合优选,并与技术分析方法相结合,给出了一种较低风险的投资策略.本文根据真实数据对基于该方法生成的投资策略进行了交易仿真实验,研究结果表明:本方法能够有效地降低投资组合的风险,并在一定程度上提高投资收益.     

考虑边信息的在线投资组合指数梯度策略

在线投资组合问题是计算金融领域的基本问题之一.金融市场瞬息万变,投资者需要根据各种资本市场信息动态地调整资产头寸.在不对资产价格做任何概率假设的前提下,研究了带边信息的在线投资组合策略.用相对熵函数定义两个投资组合向量之间的距离,提出了一种带边信息的在线投资组合指数梯度策略,并从理论上证明了它是一个泛证券投资组合策略,即与离线的最优状态定常再调整策略具有相同的渐近平均指数增长率.采用实际股票数据对该策略进行了测试,并分析了交易费用对策略的影响,结果表明其能获得更高的收益.     

基于(α,H)的投资策略的有效性:来自国际投资的证据

基于(α,H)的投资策略就是在资产组合的收益率低于H的概率不超过α的条件下,使得组合期望收益率最大的投资策略。选取26个国家或地区的市场指数数据,分别通过模拟和实证方法考察了这种投资策略在国际投资中的有效性。模拟结果表明,相对于等权策略和最小方差策略,基于(α,H)的投资策略能为投资者带来更高的收益水平和夏普比率;实证结果也表明,基于(α,H)的投资策略也能为投资者带来更高收益水平,在不允许卖空的情况下,该策略能为投资者带来比等权策略更高的夏普比率。此外,(α,H)组合的选择对这种投资策略的业绩产生重要影响。     

不确定终止时间和通货膨胀影响下风险资产的最优投资策略

本文基于连续时间均值-方差框架,研究了通货膨胀影响下投资终止时间不确定的最优投资组合选择问题.与以往大多数文献不同,本文所考虑的金融市场仅存在风险资产.首先构建了含通货膨胀及终止时间不确定因素的风险资产均值-方差投资组合选择模型.然后利用随机动态规划方法和Lagrange对偶原理得到了有效投资策略及有效边界的解析表达式,并进一步讨论了本文模型的几种特殊情形.最后,通过数值算例对本文所得结论进行阐述.     

中国股市动量策略和反向策略的赢利性

利用经偏度、序列相关和异方差调整的t统计量,考察了1995～2002年我国股市动量策略和反向策略的赢利性,并研究了均值-标准差比率优化配置对上述两种策略赢利性的影响。研究发现:动量策略中赢者和输者组合都未表现出相应的收益惯性,该策略无利可图;反向策略中赢者组合和输者组合都表现出相当显著的反转,即使不允许卖空,也可获得显著的超额收益;均值-标准差比率优化配置可以显著地提高反向策略的赢利。     

基于网络关注度的大宗商品市场预测研究

随着大宗商品市场化的加快和电子信息技术的快速发展,以互联网为载体的网络信息将方便快捷地传递到市场及市场参与者.本文从海量开源数据出发,利用搜索引擎平台,提取核心信息构建网络关注度指标,并提出了基于网络关注度的大宗商品价格预测模型.通过引入具有不同核函数的支持向量回归模型,分别建立了针对单个市场(原油、铜以及玉米)的网络关注度预测模型和综合考虑市场间联动性的多市场网络关注度预测模型.实证结果表明,网络关注度对于市场价格的变动有显著的格兰杰因果关系,引入网络关注度指标和相关市场信息能显著提高预测精度.     

基于信息融合和策略转换的商品期货量化投资策略

在协整理论和分形市场理论基础上，构建一种新的基于信息融合和策略转换的商品期货量化投资策略，并通过实证检验了该策略的有效性和稳健性。部分大宗商品间存在价格联动关系（同涨同跌或A涨B跌）。以往研究基于价格联动，设计并验证了商品期货的跨品种统计套利策略，而本文则利用价格联动设计并验证了基于信息融合的趋势跟踪策略。在此基础上，基于分形市场理论，增加了策略转换环节：在趋势性市场使用趋势跟踪策略，在均值回复性市场使用统计套利策略。实证结果表明，信息融合能够提升趋势跟踪策略的表现，而应用策略转换能进一步提升投资绩效。最后，使用蒙特卡洛模拟验证了实证结果的稳健性，并给出了不同模型假设下的最优交易策略。     

非自主歧视配售规则与投资者报价决策

鉴于IPO配售环节存在的寻租问题，首次对非承销商自主支配下的歧视性配售规则进行了设计和研究。从投资者有限理性的特征出发，构建投资者损失厌恶报价决策函数，并使用演化博弈模型分析和比较不同配售规则下投资者报价决策的动态调整和演化均衡过程，最后进行了数值分析。研究结果表明：同比例配售规则无法激励投资者真实报价，而非自主数量歧视配售规则和非自主价格歧视配售规则均能够有效激励投资者真实报价。     

Risk management for international portfolios with basket options: A multi-stage stochastic programming approach

The authors consider the problem of active international portfolio management with basket options to achieve optimal asset allocation and combined market risk and currency risk management via multi-stage stochastic programming(MSSP). The authors note particularly the novel consideration and signi?cant bene?t of basket options in the context of portfolio optimization and risk management.Extensive empirical tests strongly demonstrate that basket options consistently have more clearly improvement on portfolio performances than a portfolio of vanilla options written on the same underlying assets. The authors further show that the MSSP model provides as a supportive tool for asset allocation,and a suitable test bed to empirically investigate the performance of alternative strategies.     

基于Kalman滤波算法的基金动态资产配置能力评价方法

构建了一个可以用于分析开放式基金动态资产配置结构的模型, 并利用Kalman滤波算法对我国54支开放式基金近5年的时间序列样本进行了实证检验. 结果显示: 该模型具有时变特征的状态参数设定能够较好地跟踪和近似拟合现实中基金对股票和债券资产配置结构的变动. 进一步扩展了模型, 提出了直接评价基金在股票和债券资产之间进行动态配置能力的方法. 实证结果显示: 该方法在分析基金投资业绩表现的效果上要优于传统的Treynor-Mazuy模型, 而且能够识别出我国开放式基金总体上具有资产配置能力, 基金长期投资业绩主要来源于资产配置决策.     

有限保质期商品流通安全管理系统的设计与应用

有限保质期商品的过期销售是零售企业运营管理过程中面临的主要难题之一.本文根据有限保质期商品的流通过程和管理难点,提出并设计了一种实现有限保质期商品流通安全信息化管控的解决方案——"期码追溯"系统.该系统能够与其他功能信息平台无缝对接,从生产、流通一直到销售环节对这类商品进行全程自动化管理.探讨了"期码追溯"系统的设计流程、解决方案和应用价值.最后以企业的实际案例论证了这一方案的有效性和先进性.     

基于分级网络的供求系统防护资源分配方法

供求系统防护资源分配问题旨在制定合理的防护策略,以减小外界破坏带来的损失。对于基于中位模型的供求系统来说,一类经典的防护资源分配方法是建立并求解双层规划模型,进而得到防护策略。双层主从规划问题是个典型的NP难解问题,因此这类方法不易有效地对大规模案例进行求解。通过分析供求网络运行机制,发现导致防护资源分配问题求解困难的关键因素是再分配环节。故基于该环节建立了供求系统的分级网络框架,在该框架下提出一种防护资源分配方法。实验证明,该方法能够给出合理的防护资源分配策略,且与传统方法相比耗时显著缩短。     

基于分形视角下的沪港股市投资组合策略

针对已有研究的不足,为满足不同交易周期投资者的实际需求,将分形研究方法与传统投资组合模型相结合,考虑多时间标度和不同波动幅度因素,构建了单分形投资组合模型(MeanDCCA)和多重分形投资组合模型(Mean-MF-DCCA).依托"沪港通"平台,采用构建的模型,进行沪港股市组合投资,并对样本外效果进行检验和分析.结果表明:沪港股市间结构存在着标度效应和长记忆性,且具有多重分形特征;与传统的投资策略相比,单分形投资组合策略能够取得更佳的组合效果;多重分形投资组合策略通过选择合适的q阶,实证表明将会明显改善单分形投资组合策略,增强投资方案的盈利能力、提高夏普比率以及为不同风险偏好投资者创造额外效用.此研究对资产优化配置、风险管理以及沪港股市间相依结构刻画等方面具有重要的实际意义.     

ANALYSIS OF DYNAMIC PRICING SCENARIOS FOR MULTIPLE-GENERATION PRODUCT LINES

In technology-intensive markets,it is a common strategy for companies to develop long-term multiple generation product lines instead of releasing consecutive single products.Even though this strategy is more profitable than sequentially introducing single product generations,it can also result in inter-product line cannibalization.Cannibalization of multiple-generation product lines is a complex problem that needs to be taken into account at the early product line planning stage in order to sustain long-term profitability.In this paper,we propose an agent-based model that can simulate the potential cannibalization scenarios within a multiple-generation product line.We view a multiple-generation product line(MGPL) as complex adaptive system where each product generation in the MGPL adjusts its sales price over time based on the shifts in the market demand.The proposed model provides insights into how various pricing strategies impact the overall lifecycle profitability of MGPL and can be used to assist companies in developing appropriate dynamic pricing strategies at the early product line planning stages.