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.     

基于梯度下降法的自适应模糊控制系统研究

一般的二维模糊控制器的输出控制量是误差和误差变化率的固定函数，对于时变、不确定性被控对象难以取得预期的效果。针对该问题，引入梯度下降学习算法，修正输入输出变量高斯型隶属度函数的均值和方差，使模糊控制系统具有自适应性。同时，澄清了王立新提出的梯度下降学习算法容易引起的一些混淆。给定信号分别选择阶跃信号、斜坡信号、加速度信号和正弦信号，作了仿真研究，仿真结果表明，该控制算法是可行的，有效的。     

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.     

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.     

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.     

基于参数估计风险的拟合有效证券组合方法

研究了当投资者在某个证券子集上存在一定约束时,其构建的证券组合在证券全集上的有效性问题。将参数估计风险融入到投资组合决策过程,提出了拟合有效证券组合的概念,并且得到了拟合有效证券组合的判定条件及统计检验方法,最后,结合我国股票市场数据,进行了一些实证研究。研究结果表明,当在某个证券子集上增加投资约束时,虽然原来的证券组合未必有效,但通过选择合适的证券集划分仍然可以实现其拟合有效性,并且可以得到基本相同的样本外业绩表现。     

时-频域视角下的集成高阶矩投资组合策略研究

针对以往研究不足,本文基于时-频域视角,借鉴分解-集成思想,将极大重叠离散小波变换方法与高阶矩投资组合框架相结合,构建了小波-集成高阶矩投资组合模型.鉴于小波函数诸多且性质各异,本文又提出分解-混合-集成思想,并构建混合小波-集成高阶矩投资组合模型.基于股票、原油和黄金数据,本文采用构建的模型进行样本外投资组合检验和分析,并进行稳健性检验,实证结果表明:相较于对照组,小波-集成高阶矩策略取得了较好的投资效果,为投资者带来更高的收益、夏普比率以及效用水平;凭借混合诸多小波函数的优势,混合小波-集成高阶矩策略取得了更佳的组合效果,显著优化了小波-集成高阶矩策略.稳健性检验佐证了上述结论.     

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.     

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     

多阶段分散化投资组合效率估计

Theexisting multi-period portfolio diversification performance evaluation modelsare mainly divided into two categories. The first category is to build aperformance evaluation model based on the return rate of portfolio at each period.The other category is to evaluate portfolio performance by using efficientfrontier. However, the former ignores the dynamic relationship among the timeperiods, while the latter has limitations when there exists friction infinancial market. To address this problem, the actual investment of the input-outputprocess was clarified and defined, and the definition of multi-period portfolioefficiency were given based on the distance between portfolio under evaluation and its projection point on the efficient frontier.Under the multi-period mean-variance theoretical framework, the middleconnection condition in the multi-period portfolio evaluation problem wasderived by using the wealth dynamic process, so as to build a two-periodportfolio efficiency estimation model under different orientation. Since theabove-mentioned middle connection condition is random, it not workable in actualevaluation. Therefore, in this paper, the first moment and second moment of theabove random conditions were used to replace the original one, and another kindof two-period portfolio efficiency estimation model was built. The numericalanalyses show that this proposed model is effective.     

基于信噪比的投资组合策略研究

采用收益率的协方差矩阵的特征根刻划投资的风险;用主成分综合反映证券市场的信息;用主成分的信噪比反映投资组合的期望收益率与风险之间的均衡关系,并以此作为投资组合收益极大化的指标;得到了不同与H.Markowitz的投资组合模型,并给出了具体的投资组合策略-卖空与非卖空条件下的投资组合的比例,文章最后给出了一个实例.     

基于异步估计自适应Kalman滤波系统设计

一般的Kalman滤波器时系统噪声和测量噪声统计特性要求较为严格,当统计特性存在不确定性时,估计会造成较大的估计误差,甚至使滤波器发散.针对此问题,在基于新息的自适应估计和极大后验估计的基础上对Q和R进行异步估计;以某型号光纤惯性测量装置和GPS系统为背景的仿真实验结果表明,该方法能够有效地对Q和R存在不确定的组合导航系统的误差状态变量进行估计,并能较好地保证自适应滤波器的收敛性,进一步提高了估计精度.     

带有初始风险证券的最优组合投资

对带有初始风险证券的投资者如何进行投资以及当风险证券的收益率或者风险发生变化时如何调整投资策略的问题进行了研究，以最大最小化平均绝对离差作为风险测度建立模型，求解模型得到最优投资策略，着重讨论了当风险证券的收益率或风险发生变化时，最优投资策略的稳定性以及最优投资策略的调整，得到了当某个风险证券的收益率或其风险发生变化时，最优投资策略的稳定条件以及策略的调整方案，还刻画了有效边界的结构，并证明了有效边界是一条折线段，最后对含无风险证券的情形进行了讨论并得到了相应结论。     

下偏矩方法在行为投资组合优化中的应用

在行为投资组合优化过程中,机会约束的转化是一个关键问题。本文运用下偏矩的方法将机会约束转化为线性约束,并将证券的未来期望收益率表示为区间数,建立了一个行为投资组合优化模型,并运用中国证券市场的实际数据进行了实证分析。通过区间数的设置,投资者的认知状态和专家的知识被有机地融入到模型中,并且下偏矩中的收益率参考水平通过样本由模型内生,因此本文所构建的行为投资组合优化模型具有很强的包容性和实用性。     

Harlow下偏矩证券组合优化模型的求解方法研究

针对Harlow下偏矩证券组合优化模型求解的困难，通过恰当变换，得到了该模型的转换形式，此转换模型不但求解容易，而且能得到相应证券组合的下偏矩统计量的精确值，为下偏矩在投资分析中的应用提供了简便易行的方法；最后，通过上海证券交易所的实际数据说明了该模型的实用性。     

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.     

嵌套Logistic模型的矩估计

讨论多元极值分布嵌套 Logistic模型 ,给出了分布参数的矩估计及其渐近协方差阵元素的显式表示和数值结果 .当边缘参数相等时 ,用合并样本估计公共参数 ,可以提高估计量的精度 .     

基于自适应共轭梯度算法的高分辨率谱估计器

基于AR模型的功率谱估计是现代谱估计应用非常广泛的一种方法。通过对一全极点模型的参数估计来实现功率谱估计。提出了一种采用自适应共轭梯度算法来进行参数估计的方法。由于共轭梯度算法采用迭代运算求解Yule-Walker方程,同现有的谱估计算法相比,大大减小了谱估计算法的计算复杂度;随着自相关矩阵阶数的增大,该方法谱估计精度在小信噪比下提高显著。仿真结果表明,这种方法和基于AR模型的其它谱估计方法在不同信噪比下具有几乎相同的分辨率。因此,该谱估计算法具有重要的实用意义,有助于谱估计算法的实时实现。