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.     

多产品多阶段报童问题的在线订购策略

利用集成专家意见的在线序列预测算法研究多产品多阶段报童问题.将任意的一个固定订购量策略看成一个专家意见,用弱集成算法综合考虑众多专家意见构建在线订购策略,并基于弱集成算法的竞争性理论给出在线订购策略的理论保证.首先给出了两产品多阶段报童问题的在线订购策略,证明了其实现的累积收益可与最优固定订购量策略实现的累积收益相当.然后,将两产品多阶段报童问题的在线订购策略及其理论结果推广到多产品多阶段报童问题中.最后在不同的需求类型下,通过数值算例表明构建的在线订购策略相对于最优固定订购量策略具有较强的竞争性能.     

带运费多阶段易腐品库存问题的竞争性订购策略

供货商在订购量达到一定水平时,一般会为订购者提供免运费服务,以达到促销商品的目的.结合这一实际情况,在多阶段易腐品库存问题中引入运费因素,应用集成专家意见的在线序列预测算法研究该问题的竞争性订购策略.基于静态专家意见构建在线订购策略;并证明该策略能够实现与最优专家意见相当的累积收益.数值算例进一步说明策略具有较强的竞争性能及免运费的最小订购量对策略竞争性能的影响.     

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.     

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.     

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.     

基于下半方差的债券投资组合模型

用下半方差作为风险度量构建了债券投资组合模型,研究投资者的债券投资问题。在理论上分析了模型最优解的存在性,并且证明了模型具有全局最优解。为了得到最优债券投资组合策略,依据模型的随机属性,构造了求解模型的蒙特卡罗罚函数算法,并且证明了算法的收敛性。给出了相应的数值算例验证模型的有效性。     

基于已实现半协方差的投资组合优化

在传统的风险度量方法中,常见的协方差估计量并未区分资产收益的下侧风险和上侧收益,而一般的下偏矩估计量则存在非对称性和难以加总的缺点.本文引入已实现半协方差矩阵(RSCOV)作为风险度量进行波动率预测和投资组合研究.本文将RSCOV应用于两种常见的风险分散投资策略—风险平价(ERC)策略和全局方差最小(GMV)策略,并将机器学习中的在线加权集成(OWE)算法用于提升已实现波动率预测方法HAR-RV的样本外预测表现.通过研究发现,相比起已有的其他风险衡量方式,仅包含负向波动信息的下半RSCOV能够更好地被用于平衡组内各资产的风险贡献.基于A股市场2011-2018年的高频数据,本文通过实证研究发现,OWE-HARRV在月度预测步长下的效果优于HAR-RV,而下半RSCOV则能够使ERC策略以及GMV策略在保证一定平均收益的同时,降低了组合收益的极端损失.     

股票-债券投资组合问题的数学模型及算法

针对股票一债券的最优投资组合策略问题,定义了股票一债券的半绝对偏差风险函数,建立了考虑不允许买空、不允许卖空、交易费用及交易单位等实际约束的股票一债券投资组合问题的数学模型,提出了一种基于布谷鸟搜索算法的改进算法,该算法不仅加快了最优鸟窝位置的搜索速度,同时增强了最优解的稳定性,并对该算法的复杂度进行了分析.最后通过数值算例验证了模型及算法的正确性及有效性.     

引入指数期货的组合证券选择与基金分离定理

指标了指数期货的引入在扩展由于卖空限制所缩减的组合证券投资机会空间，从而提高风险置效率方面的作用，讨论了不允许卖空但引入指数期货情况下组合证券选择问题和证券组合空间的生成问题，推广了组合证券选择和基金理论的有关结果。     

引入指数期货的组合证券选择与基金分离定理①

分析了指数期货的引入在扩展由于卖空限制所缩减的组合证券投资机会空间、从而提高风险配置效率方面的作用，讨论了不允许卖空但引入指数期货情况下组合证券选择问题和证券组合空间的生成问题，推广了组合证券选择和基金分离理论的有关结果.     

带网络结构的自适应Lasso分位数回归及其应用

CVaR是衡量组合投资的重要风险测度,如何在CVaR组合模型中选择稳健的资产组合以降低管理时间和经济成本十分重要.理论上CVaR模型下的资产组合决策可转化为分位数回归,受此驱动,该文构建了带网络结构的自适应Lasso分位数回归,对高维资产进行选择.自适应Lasso对变量的回归系数进行加权约束,理论上具有变量选择的一致性.网络结构是基于复杂网络理论构造,能够体现出资产之间的复杂联动关系,因此它对改进选择结果是有利的.该文基于线性规划进行求解,对CVaR组合投资决策中特有的计算问题采取两步迭代的方式进行.多种情形下的模拟分析显示,新模型的变量选择效果和预测表现均最优,且随着变量之间相关性的增强,网络结构带来的优势愈发明显.最后,使用249只股票数据进行了实证分析,通过滚动建模的方式,得出新模型具有良好的稳健性与应用意义.     

基于联合违约概率的资产组合投资优化方法

投资组合的资产联合违约概率(joint,probability of default,JPoD)是一种有效的系统风险测度工具.基于JPoD分析,提出了一种新的资产组合选择优化方法,即通过计算资产池中每两种资产的JPoD值得到JPoD矩阵,利用遍历算法逐次筛选,得出具有最小系统风险的多资产组合.实证分析首先利用2014 2015年的上证综指和深证成指数据验证了JPoD方法的有效性;其次,分别利用中国股票市场数据和美国股票市场数据将所提出的资产组合选择方法与马科维茨均值-方差组合理论、随机组合方法进行比较,结果表明无论是在中国股票市场还是美国股票市场,JPoD方法都明显优于其他两种方法.     

基于市值规模的上海股市流动性动态分析

将上海证券交易所上市交易的股票分成十组,选取其中的极大和极小市值组合,采用向量自回归模型(VAR)分析收益、波动及日内买卖不平衡对大盘股和小盘股流动性的动态影响以及两类股票流动性的相互影响。实证结果表明,大盘股和小盘股的流动性存在着显著的正相关关系,且在同期都受到收益和波动的影响。两个组合的流动性不存在显著的领先——滞后关系,它们对前期的收益、波动和买卖不平衡变化存在不同的反应模式。     

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之外,该投资组合策略在其他标度下均能取得更高的收益以及夏普比率、詹森指数和特雷诺指数,并弱化系统性风险的影响。