基于线性学习函数的泛证券投资组合策略

发布时间：2018-05-24 22:41

  本文选题：最优定常再调整策略 + 线性学习函数　； 参考：《系统工程理论与实践》2012年08期

【摘要】：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.
[Abstract]:The income generated by the optimal constant readjustment strategy increases exponentially with time. Finding the online sequential portfolio with the same exponential growth rate as that of the optimal steady readjustment strategy is a hot topic in portfolio research in recent years. An online portfolio strategy based on linear learning function is proposed, in which the coefficient of the linear function is the midpoint of an interval related to the relative price and return of a stock. The distance between two portfolio vectors is defined by using relative entropy function, and it is further proved that the online portfolio strategy based on linear function is a pan-portfolio. Finally, numerical calculations are carried out on multiple portfolios composed of two stocks and three stocks, and compared with the pan-portfolio strategy proposed by Cover et al. The results show that the online portfolio strategy based on the linear learning function can obtain more income, thus providing investors with a new online sequential portfolio decision method and basis, which has important practical significance.
【作者单位】： 华南理工大学
【基金】：国家杰出青年科学基金(70825005) 国家自然科学基金(71171086) 教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-10-0401) 教育部人文社会科学基金(11YJC630255)
【分类号】：F224;F830.91

【参考文献】

相关期刊论文 前1条

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【共引文献】

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本文编号：1930920