基于自适应矩估计的在线投资组合梯度下降策略

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。     

基于线性学习函数的泛证券投资组合策略

最优定常再调整策略所产生的收益随时间成指数速度增长, 寻找与最优定常再调整策略的收益具有相同指数增长率的在线序贯投资组合是近年来投资组合研究的一个 热点. 首先提出了基于线性学习函数的在线投资组合策略, 其中线性函数的系数是一个与股票相对价格和收益有关的区间的中点. 用相对熵函数定义两个投资组合向量之 间的距离, 进一步证明了基于线性函数的在线投资组合策略是泛证券投资组合. 最后, 分别在两支股票和三支股票组成的多个投资组合上进行了数值计算, 并 与Cover等人提出的泛证券投资组合策略进行了比较. 结果表明这种基于线性学习函数的在线投资组合策略能获得更多的收益, 从而为投资者提供了新的 在线序贯投资组合决策的方法和依据, 具有重要的现实指导意义.     

带交易费用的泛证券组合投资策略

研究带交易费用的泛证券组合投资策略 ,得到一些有趣的结论 ,为实际应用泛证券组合投资策略提供了一个初步的理论框架.     

信息与投资组合

研究信息与均值-方差投资组合之间的关系.在L2框架和给定部分信息下,清楚地给出了均值-方差意义下的最优收益和有效前沿的表达式.为了刻画信息对投资组合的影响,引入了信息的风险-收益系数概念.信息的风险-收益系数随信息的增加而增加.投资者的最优收益的期望值和方差由其对应信息的风险-收益系数和风险厌恶参数共同决定.而市场的风险价格完全由信息的风险-收益系数确定.等价信息下最优风险资产组合的收益(在相差常数倍意义下)是唯一的.零信息下投资者仅投资于无风险资产.投资者对一无所知的风险资产不投资.     

基于跟踪误差的证券组合投资决策模型研究

假定投资管理者的证券组合和参考证券组合各自拥有自己的投资对象集 ,给出了一般情况下的基于跟踪误差的证券组合投资决策模型和模型的最优解 ,研究了对应最优投资策略的有效性和相对有效性 ,并对此最优投资策略进行了结构分析.     

带交易费用的集成专家意见在线投资组合策略

在多期投资组合选择过程中,频繁调整投资比例将会产生一系列的交易费用,是影响投资决策的一个重要因素.在线投资组合属于多期投资组合;投资比例需要按照投资期数逐步调整,而不是一次性确定的.本文将交易费用引入到在线投资组合模型中,应用集成有限个专家意见的弱集成算法设计在线投资组合策略.首先探讨了专家意见为在每阶段都固定地投资于单只股票的情形,得到了考虑交易费用的单一集成策略,证明了与最优专家意见相比,他们的累积收益平均值之间的差值存在渐进形式的下界.其次,讨论了专家意见为在每阶段都固定地投资于多只股票的情形,得到了带交易费用的混合集成策略,并给出了该策略的竞争性能分析.基于纽约证券交易所的股票数据,数值算例进一步说明了本文给出的带交易费用的单一集成策略和混合集成策略几乎与最优专家意见的性能一样好,并分析了交易费用对策略性能的影响.     

基于近似校正的集成动态专家意见在线投资组合策略

长期投资决策过程中,过去时间较长的数据对当前的决策影响较小,投资者往往参考近期的信息进行决策.考虑这种情形,该文基于最新股价信息,应用一次指数平滑法将专家意见逐步近似校正,提出了集成动态专家意见的在线投资组合策略.考虑到交易费用是影响投资决策的重要因素,进一步给出了带交易费用的集成动态专家意见的在线投资组合策略.从理论上证明了在线投资组合策略与最优专家意见在实现累积收益方面的表现几乎一样好,表明其相对于最优专家意见具有较好的竞争性能.基于股票市场历史数据的数值分析结果表明:在交易费用分别为零与非零时,该文提出的策略在实现累积财富方面均能追踪最优专家意见;与已有相关策略相比,能实现更多的收益,在风险指标及风险调整后的收益指标上的表现相当,并且对交易费用的敏感程度也相近.     

组合证券投资的概率准则模型

从概率角度出发，提出一种概率准则的新型组合证券投资模型，在此模型中，把实现预期收益的概率作为目标函数，使之达到最大，在证券收益率服从正态分布的条件下，给出了概率准则证券组合投资模型的确定性等价类模型，研究分析了概率准则证券组合投资模型与已有的传统证券组合投资模型的区别。另外，给出了模型最优解的必要条件以及目标值的范围估计，并给出数值算例。     

组合证券投资模型研究

在分析Ｍａｒｋｏｗｉｔｚ组合证券投资模型、绝对离差风险测度模型和Ｅ－Ｓｈ风险测度模型的基础上,针对上述模型的不足之处,提出了新的风险测度下的组合证券投资最优化模型,给出了计算最优投资权重系数和确定有效边界的方法．并结合案例分析了最优化模型的有效性     

信息不确定下的主动打断项目组合选择问题鲁棒优化

在项目组合选择问题中,历史数据的缺乏以及预测和估计过程中出现的不可避免的误差,会导致模型中的参数无法被准确地估计,进而给决策带来巨大的风险.因此,构建合适的鲁棒优化模型,为企业提供能有效应对参数不确定性的鲁棒解,对企业的风险防范具有极其重要的现实意义.本文首先对确定参数下的主动打断项目组合选择问题数学模型的特点进行了分析.进一步地,介绍了鲁棒优化问题中不确定情境集的概念,并给出了允许管理者根据其偏好确定不确定情境集大小的方法,构建了全新的基于情境的鲁棒优化模型,进而计算出在所规定的不确定情境集内的最坏情境下能保持可行性与最优性的鲁棒解,实现了鲁棒性与最优性间的权衡,最后,通过GAMS/BARON进行了算例分析,验证了模型的合理性与有效性.从理论上,本文首次将鲁棒优化理论扩展到了主动打断项目组合选择问题中,针对现有的项目组合选择问题鲁棒优化理论仅能应对有限个可行解的不足之处,提出了一类新的鲁棒优化方法,使其能够应对具有无穷多可行解的主动打断项目组合问题.从实践上,随着我国高新产业的发展,具有超前性与特殊性的研究与发展(RD)、信息科技与信息系统(IT/IS)等新兴项目的投资日益受到重视.相较于传统项目,这类项目的高度不确定性使得探究项目组合选择问题的鲁棒优化理论日益迫切.故而本文的研究具有明显的理论价值和现实意义.     

在线信息产品捆绑定价研究

基于在线信息产品交易各方的互动关系,考虑网络接入商与信息产品生产商各自市场垄断力的对比,研究了两者进行价格决策的先后顺序对信息产品捆绑的最终价格和对信息产品厂商采用捆绑销售策略的影响.研究结果表明当两者同时进行价格决策时,两者均分市场利润;当两者进行序贯博弈时,先决策价格者将获得先动者优势,且消费者在此情形下的总支付将大于当两者同时决策时的总支付;信息产品厂商采用何种捆绑策略与其决策顺序无关,仅与被捆绑产品的捆绑价值参数相关.     

集成有限个专家意见的在线投资组合策略

基于弱集成算法的在线学习特征,该文探讨了它在在线投资组合选择中的应用,考虑了根据有限个专家意见进行决策的情形.首先将弱集成算法应用到投资于单只股票的专家意见,得到了在线投资组合的单一集成策略,并给出了该策略的竞争性能分析,证明了单一集成策略能够追踪最好的股票,实际投资决策中,投资者可能会选择多只股票进行组合投资,进一步将弱集成算法应用到投资于不同股票数目的专家意见,得到了在线投资组合的混合集成策略;证明了混合集成策略实现的累积收益与最优专家意见实现的累积收益相当.在长期投资组合上的数值算例表明了该文给出的单一集成策略能够实现与最好股票相当的收益;混合集成策略能够实现与最优定常再调整策略相当的收益,且与泛证券投资组合策略相比,能够获得更多的收益,具有较好的竞争性能.     

网络平台销售模式中的需求信息共享策略与博弈结构决策研究

研究了网络平台销售模式中的需求信息共享策略与博弈结构决策问题.在"电商-电商平台-物流"网络平台销售系统中,考虑电商拥有私有需求预测信息、电商平台拥有博弈结构的决定权,分别在三种博弈结构下(NASH均衡博弈、电商平台领导的Stackelberg博弈、3PL领导的Stackelberg博弈)建立了四种需求预测信息共享策略(不共享、只与电商平台共享、只与3PL共享、都共享)的优化模型,并通过模型求解得到了各方收益,并对电商需求预测信息共享策略与电商平台博弈结构选择进行博弈分析.研究结果发现:1)当电商平台服务效率较低时,零售商的均衡策略为不共享信息,而电商平台的均衡策略为先于3PL决策.2)当电商平台服务效率较高时,或当电商平台服务效率适中且需求预测信息准确性较高时,零售商的均衡策略为只与电商平台共享信息,而电商平台的均衡策略为后于3PL决策.     

基于预知信息和实时服务选择的在线TSP问题

现实生活中,提供外送服务的快餐店为了降低成本、提高效率,在接到顾客的订餐信息时,可能会因为距离等因素拒绝一些顾客的送餐要求,而拒绝顾客需求会带来一定的惩罚(如丧失部分客户).针对快餐店选择性提供送餐服务,同时送餐点信息被提前获知但是不能马上被服务的情形,提出了基于预知信息和实时服务选择的在线旅行商问题(traveling salesman problem,TSP).针对需求点在正半轴和直线上的情形分析了问题的下界,并设计了相应的算法,同时分析了每个算法的竞争性能.结果表明,算法的竞争性能会随着预知信息的增加而得到改善.     

安全等级对信息系统安全技术策略的影响研究——以防火墙和IDS技术组合为例

以防火墙和IDS技术组合为例,利用博弈论研究了信息系统安全等级对该安全技术组合与配置策略的影响,发现安全等级越高对黑客威慑越大,从而可降低黑客入侵率.单一地提高其中一种技术配置并不一定能提高安全等级,只有在两种技术配置相协调时才能提高安全等级,说明安全等级越高对安全技术组合与配置的要求越高.研究还对比了未考虑安全等级和考虑安全等级的均衡策略,认为未考虑安全等级的均衡策略只是考虑安全等级时的一个边界,且这个边界特例在现实中通常无法或无需达到.     

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.     

收益率为模糊数的加权证券组合选择模型

Markowitz基于概率理论建立了有名的均值方差证券组合模型，文章则基于模糊理论建立了一类具有权系数的均值方差证券组合模型，首先对证券市场上的收益与风险特性重新进行度量和刻画，提出了一类新的具有加权的可能性均值、方差及协方差的概念，类似于概率论中均值方差的分析讨论了这些概念的性质．其次基于该文定义的均值方差，建立了以收益率为模糊数的加权可能性证券组合投资模型，并给出了相应的加权可能性有效证券组合及有效前沿概念，通过求解两个相对应的优化模型得到了一个具有带状投资区域的有效前沿．尤其当资产收益率具有线性或分段线性隶属函数的模糊数时，该证券组合选择模型实质上为一个线性规划问题，因此有效前沿可化为一个具有折线段的带状投资区域。