基于次梯度投影的泛投资组合选择策略
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李斌( 1983—) ,男,江苏扬州人,博士,副教授. Email:binli.whu@ whu.edu.cn

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国家自然科学基金资助项目( 71401128; 91646206) ; 武汉大学人文社科青年学者学术团队建设计划项目( WHU2016012) ; 武 汉大学自主科研学科交叉类项目( 2042017kf0225)


Universal portfolio selection strategy based on sub-gradient projection
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    摘要:

    在线投资组合选择(online portfolio selection)问题是当前量化投资领域一个重要的研究问题.近些年来,可投资标的的爆炸式增长急需能够有效计算的投资组合选择策略,而现有高绩效算法大多具有指数级或多项式级的时间复杂度,不利于在实际中应用.由此,本文提出了一种基于次梯度投影的泛投资组合选择策略SGP.将次梯度投影的思想应用到资产组合构建的过程中,得到策略的再平衡规则.理论上,本文分析了次梯度投影算法的竞争性能,证明了该策略是一个泛投资组合选择策略;并发现该算法具有线性时间复杂度.实证上,验证了SGP策略在美国与中国市场的表现.结果表明,SGP策略能够实现和最新的泛投资组合选择策略相当的收益率,而算法运行时间短于现有策略.参数敏感性分析表明SGP策略对参数选择不敏感;交易成本敏感性分析表明SGP策略能够承受合理的交易成本.

    Abstract:

    Online portfolio selection is important in the field of quantitative investment. Recently,the emerging investment opportunities call for portfolio selection strategies that can be efficiently computed. However, online portfolio selection strategies with high performance often require exponential or polynomial computation, which hinders their practical applications. This paper proposes a novel universal portfolio selection strategy: the“Sub-Gradient Projection”( SGP) . This paper first applies the SGP idea to portfolio construction and gains the rebalance rule. Its competitive performance is analyzed theoretically,which shows that SGP is a universal portfolio selection strategy. Moreover,SGP strategy needs linear computational time,which is quite efficient. Empirically,SGP strategy is back-tested using the datasets from US and China. The results show that SGP strategy can achieve a similar cumulative wealth equivalent to that of the latest strategies with much shorter computational time. The experiments on parameter sensitivity show that SGP is insensitive to its parameters. Moreover,it can sustain reasonable transaction costs.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李 斌,张 迪,唐松慧.基于次梯度投影的泛投资组合选择策略[J].管理科学学报,2018,21(3):94~104

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  • 在线发布日期: 2018-05-13
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