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对于在线投资组合选择问题，充分利用历史数据能有效地减少市场噪声对投资策略的影响，但这往往会导致策略计算效率降低。与其相对应的是，高频交易的日益发展与数据量的爆发式增长愈发要求投资策略具备高效的计算能力。为此，借助于自适应矩估计，以增量的方式利用历史数据，提出了一个基于自适应矩估计的在线投资组合梯度下降策略。理论分析表明，该策略具有泛证券性，即其与离线的最优定常再调整策略具有相同的渐近平均对数增长率；同时，该策略在充分利用历史数据的情况下依然保持线性时间复杂度。实证分析表明，该策略在收益以及计算时间等指标上表现出较好的性能，同时能承受合理的交易费用，故而具有良好的实际应用前景。 相似文献
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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. 相似文献
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