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基于线性学习函数的泛证券投资组合策略
被引量：
15
1
作者
张卫国
张永
+1 位作者
徐维军
杨兴雨
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2012年第8期1647-1654,共8页
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...
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.
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关键词
最优定常再调整策略
线性学习
函数
相对
熵
函数
泛证券投资组合
原文传递
基于股价预测的泛证券投资组合策略
被引量：
7
2
作者
彭子衿
徐维军
《中国管理科学》
CSSCI
CSCD
北大核心
2018年第9期1-10,共10页
本文基于期望效用最大化和L1-中位数估计研究了在线投资组合选择问题。与EG （Exponential Gradient）策略仅利用单期价格信息估计价格趋势不同,本文将利用多期价格信息估计价格趋势,以提高在线策略的性能。首先,基于多期价格数据,利用...
本文基于期望效用最大化和L1-中位数估计研究了在线投资组合选择问题。与EG （Exponential Gradient）策略仅利用单期价格信息估计价格趋势不同,本文将利用多期价格信息估计价格趋势,以提高在线策略的性能。首先,基于多期价格数据,利用L1-中位数估计得到预期价格趋势。然后,通过期望效用最大化,提出一个新的具有线型时间复杂度的在线策略,EGLM （Exponential Gradient via L1-Median）。并通过相对熵函数定义资产权重向量的距离,进而证明了EGLM策略具有泛证券投资组合性质。最后,利用国内外6个证券市场的历史数据进行实证分析,结果表明相较于UP （Universal Portfolio）策略和EG策略,EGLM策略有更好的竞争性能。
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关键词
在线投资组合选择
泛证券投资组合
L1-中位数估计
相对
熵
函数
时间复杂度
原文传递
题名
基于线性学习函数的泛证券投资组合策略
被引量：
15
1
作者
张卫国
张永
徐维军
杨兴雨
机构
华南理工大学工商管理学院
出处
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2012年第8期1647-1654,共8页
基金
国家杰出青年科学基金(70825005)
国家自然科学基金(71171086)
+1 种基金
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)
文摘
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.
关键词
最优定常再调整策略
线性学习
函数
相对
熵
函数
泛证券投资组合
Keywords
BCRP
linear learning function
relative entropy function
universal portfolio
分类号
F069 [经济管理—政治经济学]
原文传递
题名
基于股价预测的泛证券投资组合策略
被引量：
7
2
作者
彭子衿
徐维军
机构
华南理工大学工商管理学院
广州市金融服务创新与风险管理研究基地
出处
《中国管理科学》
CSSCI
CSCD
北大核心
2018年第9期1-10,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(71771091)
国家自然科学基金国际(地区)合作与交流重点项目(71720107002)
文摘
本文基于期望效用最大化和L1-中位数估计研究了在线投资组合选择问题。与EG （Exponential Gradient）策略仅利用单期价格信息估计价格趋势不同,本文将利用多期价格信息估计价格趋势,以提高在线策略的性能。首先,基于多期价格数据,利用L1-中位数估计得到预期价格趋势。然后,通过期望效用最大化,提出一个新的具有线型时间复杂度的在线策略,EGLM （Exponential Gradient via L1-Median）。并通过相对熵函数定义资产权重向量的距离,进而证明了EGLM策略具有泛证券投资组合性质。最后,利用国内外6个证券市场的历史数据进行实证分析,结果表明相较于UP （Universal Portfolio）策略和EG策略,EGLM策略有更好的竞争性能。
关键词
在线投资组合选择
泛证券投资组合
L1-中位数估计
相对
熵
函数
时间复杂度
Keywords
on-line portfolio selection
universal portfolio
L1-median estimator
relative entropy function
time complexity
分类号
F069 [经济管理—政治经济学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于线性学习函数的泛证券投资组合策略
张卫国
张永
徐维军
杨兴雨
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2012
15
原文传递
2
基于股价预测的泛证券投资组合策略
彭子衿
徐维军
《中国管理科学》
CSSCI
CSCD
北大核心
2018
7
原文传递
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