求解log—最优组合投资问题的一个自适应算法及其理论分析

本文给出了一个求解log－最优组合投资问题的自适应算法,它是一个变型的随机逼近方法。该问题是一个约束优化问题,因此,采用基于约束流形的梯度上升方向替代常规梯度上升方向,在一些合理的假设下证明了算法的收敛性并进行了渐近稳定性分析。最后,本文将该算法应用于上海证券交易所提供的实际数据的log-最优组合投资问题求解,获得了理想的数值模拟结果。     

含有背景风险的双目标投资组合模型研究

投资者进行投资实践时无不面临着背景风险。绝大多数以均值方差为框架的投资组合并没有考虑背景风险,其效用在实际应用中容易受到背景风险的影响。本文在含有交易费用的双目标函数模型中引入背景风险,从是否含有背景风险和背景风险偏好度大小两方面对投资组合问题展开研究,并使用智能算法得到模型的最优解,对模型进行实证分析。实证结果表明:1)当背景风险收益为0时,含有背景风险的投资组合比不含有背景风险的投资组合更能反映真实的投资环境。2) 当背景风险收益不为0时,含有背景风险的投资组合比不含有背景风险的投资组合得到更高的收益。因此,考虑背景风险后投资组合的构建优于不考虑背景风险投资组合的构建。     

求解带有交易费的CVaR投资组合模型的L-S算法

本文假设投资者是风险厌恶型,用CVaR作为测量投资组合风险的方法.在预算约束的条件下,以最小化CVaR为目标函数,建立了带有交易费用的投资组合模型.将模型转化为两阶段补偿随机优化模型,构造了求解模型的随机L-S算法.为了验证算法的有效性,用中国证券市场中的股票进行数值试验,得到了最优投资组合、VaR和CVaR的值.而且对比分析了有交易费和没有交易费的最优投资组合的不同,给出了相应的有效前沿.     

一类投资组合选择的线性规划方法研究

如何在摩擦市场下构建最优组合一直是一个非常有意义的问题.人们通常在有效前沿上选择最优的投资组合,但是值得注意的是,如果我们考虑摩擦因素,原本的有效组合将不再有效.探讨如何在无风险借贷利率不同的摩擦市场下构建投资组合模型.为了得到最优策略,我们先利用Karush-Kuhn-Tucker条件给出一类线性规划问题求解方法,然后具体阐述如何将投资决策问题转化为可以求解的线性规划问题,最后给出在无风险借贷利率不同的情况下投资组合的有效边界.     

Maximization of the Ratio of Two Convex Quadratic Functions over a Polytope

In this paper, we will develop an algorithm for solving a quadratic fractional programming problem which was recently introduced by Lo and MacKinlay to construct a maximal predictability portfolio, a new approach in portfolio analysis. The objective function of this problem is defined by the ratio of two convex quadratic functions, which is a typical global optimization problem with multiple local optima. We will show that a well-designed branch-and-bound algorithm using (i) Dinkelbach's parametric strategy, (ii) linear overestimating function and (iii) -subdivision strategy can solve problems of practical size in an efficient way. This algorithm is particularly efficient for Lo-MacKinlay's problem where the associated nonconvex quadratic programming problem has low rank nonconcave property.     

非负约束条件下组合证券投资决策的遗传算法

本讨论了在非负约束条件下实现预期投资收益率的组合证券投资遗传算法,并将该算法应用于一个六元证券组合的投资问题。     

含有交易成本的均值-方差-偏度资产组合优化模型

提出了含有交易成本的均值 -方差 -偏度资产组合优化模型 ;结合一个非对称性收益分布的具体例子 ,对模型做了灵敏度分析 .     

基于自适应均匀变异人工鱼群投资组合优化算法的研究

投资市场具有一定的风险,影响因素包括经济、政治、市场自身规律等,根据市场机制构建合适的投资组合模型,可以有效降低市场风险,提高投资回报率.人工鱼群算法是模仿自然界鱼类的一种人工智能优化算法,具有较好的优化能力,但有时会陷入局部最优解.首先将人工鱼群算法与均匀变异相结合,加入均匀变异随机数,使算法能够跳出局部最优解,得到全局最优,从而提高算法精度.然后采用改进人工鱼群算法对投资组合模型进行优化求解.实验表明,改进人工鱼群算法具有较好的收敛精度和收敛速度,对投资组合模型的求解效果更好,风险下降,收益增加、     

Portfolio optimization problem under concave transaction costs and minimal transaction unit constraints

We will propose a branch and bound algorithm for calculating a globally optimal solution of a portfolio construction/rebalancing problem under concave transaction costs and minimal transaction unit constraints. We will employ the absolute deviation of the rate of return of the portfolio as the measure of risk and solve linear programming subproblems by introducing (piecewise) linear underestimating function for concave transaction cost functions. It will be shown by a series of numerical experiments that the algorithm can solve the problem of practical size in an efficient manner. Received: July 15, 1999 / Accepted: October 1, 2000?Published online December 15, 2000     

考虑保守卖空与财务困境的背景风险投资组合模型

如何合理地考虑投资者所面临的背景风险及现实市场限制来进行有效地投资决策是人们所广泛关注的重要实际管理决策问题。本文研究投资者同时面临加性和乘性两类背景风险的前提下具有保守卖空与财务困境的投资组合选择问题。假定投资者寻求使得投资收益最大、投资风险最小及证券主体财务困境最小的最优投资组合策略,进而提出考虑保守卖空与财务困境的背景风险投资组合模型。然后,利用具有精英策略的非支配排序遗传算法对模型进行求解。最后,通过实例来阐述模型的实用性。研究结果表明：考虑保守卖空能为投资者提供更大的收益;两类背景风险的变化均导致有效前沿面的变化。     

带交易费用的投资组合模型的割平面解法

本文讨论了带交易费用的投资组合模型，因对这一类带二次约束的线性优化问题没有特殊的处理方法，我们利用割平面法使这一非线性优化间题可通过解一系列线性规划问题来求解．     

考虑完整交易费用的组合证券投资求解

针对中国证券市场现存的各种交易费用,建立一个更加符合实际的组合证券投资模型.该模型不仅继承了股票不可拆分、不能卖空等特点,而且完全反映了交易费用的核算情况;最后给出一个遗传算法结合动态罚函数求解的投资实例,计算结果证明了该模型及其求解方法的有效性和可操作性.     

On an investment-consumption model with transaction costs: an asymptotic analysis

In this paper we examine the Akian, Menaldi and Sulem (1996) model for the optimal management of a portfolio, when there are transaction costs which are equal to a fixed percentage of the amount transacted. We analyse this model in the realistic limit of small transaction costs. Although the full problem is a free boundary diffusion problem in as many dimensions as there are assets in the portfolio, we find explicit solutions for the optimal trading policy in this limit. This makes the solution for a realistically large number of assets a practical possibility.     

Portfolio insurance and synthetic securities

This paper aims to look at the situation of portfolio insurance, both from a theoretical and a practical standpoint, a decade after the methodology was first introduced by Leland and Rubinstein, and a few years after management strategies based on portfolio insurance were hurt by the crash of 1987. After a general introduction in Section 1, Section 2 presents a survey of different portfolio strategies and more specifically those related to portfolio insurance. Section 3 underlines the different issues raised by the market plunge of 1987, namely the problem of volatility misspecification, and studies the possible answers offered at this point by academics and practitioners. Section 4 contains some concluding comments.     

基于熵的投资组合模糊优化模型

本文对基于信息熵的证券投资组合模型，根据模糊决策理论，在模糊环境下对模型进行求解，将投资者的主观意见反映在模糊情况的组合投资模型中，并通过实例，验证了该模型解法的可行性和有效性。     

非负约束条件下组合证券投资决策的分枝定界法

研究非负约束条件下 ,实现预期收益率的组合证券投资决策问题 ,将整数线性规划的分枝定界法用于该问题的求解 ,并应用于一个四元证券投资决策问题     

基于引力搜索和粒子群混合优化算法的证券投资组合问题研究

本文研究考虑交易成本的投资组合模型,分别以风险价值(VAR)和夏普比率(SR)作为投资组合的风险评价指标和效益评价指标。为有效求解此模型,本文在引力搜索和粒子群算法的基础上提出了一种混合优化算法(IN-GSA-PSO),将粒子群算法的群体最佳位置和个体最佳位置与引力搜索算法的加速度算子有机结合,使混合优化算法充分发挥单一算法的开采能力和探索能力。通过对算法相关参数的合理设置,算法能够达到全局搜索和局部搜索的平衡,快速收敛到模型的最优解。本文选取上证50股2014年下半年126个交易日的数据,运用Matlab软件进行仿真实验,实验结果显示,考虑交易成本的投资组合模型可使投资者得到更高的收益率。研究同时表明,基于PSO和GSA的混合算法在求解投资组合模型时比单一算法具有更好的性能,能够得到满意的优化结果。     

基于遗传算法的多因素证券组合投资决策模型

基于 APT理论 ,在不允许卖空、并考虑交易成本的情况下 ,本文建立了多因素证券组合投资决策模型 ,然后利用遗传算法研究了模型的求解     

基于集成学习的在线高维投资组合策略

文章结合机器学习中的交叉验证、在线学习和集成学习方法,对基于不同高维协方差估计量的投资策略权重进行动态组合,以获得优于传统投资组合策略的样本外表现.基于这一目标,文章对机器学习中比较前沿的在线加权集成(online weighted ensemble,OWE)算法的样本更新方式、学习模型和目标函数进行了替换和修改,改进后的mixed-OWE算法能够更好地适用于多组合的动态混合策略投资.通过数值模拟,文章将mixed-OWE应用在基于二次效用目标函数的投资问题上,结果表明其样本外表现优于传统静态方法.随后,文章进一步使用A股近10年的数据作为样本对mixed-OWE进行了全局最小方差组合投资,经过一定的参数调整后,mixed-OWE策略实现的组合方差优于其成分组合以及等权重组合.     

交易成本型证券投资中求最优投资方案的一个算法

给出一个交易成本型证券投资中求最优投资方案的数值算法 ,证明了算法的理论依据 ,并举例说明算法的应用 .