基于随机基准的最优投资组合选择问题研究

本文研究基于随机基准的最优投资组合选择问题. 假设投资者可以投资于一种无风险资产和一种风险股票,并且选择某一基准作为目标. 基准是随机的, 并且与风险股票相关. 投资者选择最优的投资组合策略使得终端期望绝对财富和基于基准的相对财富效用最大. 首先, 利用动态规划原理建立相应的HJB方程, 并在幂效用函数下,得到最优投资组合策略和值函数的显示表达式. 然后,分析相对业绩对投资者最优投资组合策略和值函数的影响. 最后, 通过数值计算给出了最优投资组合策略和效用损益与模型主要参数之间的关系.     

基于风险网络结构的资产分配策略研究

股票市场是一个高风险市场,如何在频繁发生的极端波动环境下进行有效的资产分配是当前热点问题。本文首次应用VaR模型构建股市风险网络,并基于风险网络模型进行最优投资组合成分选择,分析不同市场波动行情下最优资产分配权重和股票中心性的时变关系,融合风险网络时变中心性和个股表现提出新的动态资产分配策略(φ投资策略)。结果表明:在股市上涨和震荡期,股票中心性和最优投资组合权重呈正相关关系;股市下跌期,股票中心性和最优投资组合权重呈负相关关系;当φ>0.05时,投资者的合理投资区域向高中心性节点移动,反之。φ投资策略的绩效表现证明了风险网络结构能提高投资组合选择过程。此研究对于优化资产配置、提高投资收益、多元化分散投资风险具有重要意义。     

考虑相对业绩的最优投资选择博弈问题研究

研究了具有相互作用的两个竞争机构投资者之间的离散时间最优投资选择博弈问题,每个机构投资者都考虑其竞争对手的相对业绩.机构投资者可以投资于相同的无风险资产和不同的具有相关关系的风险股票,以反映投资的资产专门化.机构投资者选择投资组合策略使得期望终端绝对财富和相对财富的效用最大.首先,定义了Nash均衡投资组合选择策略.然后,在机构投资者具有指数效用函数的假设下,得到了Nash均衡投资组合选择策略和值函数的显示表达式,分析了机构投资者之间的竞争对Nash均衡投资组合选择策略的影响.最后,通过数值计算给出了各种情况下Nash均衡投资组合选择策略和值函数与模型主要参数之间的关系.结果表明:机构投资者之间的竞争会影响其对风险的承担,投资机会集对机构投资者的Nash均衡投资组合选择策略和值函数与模型主要参数之间的关系会产生很大的影响.     

随机波动率市场存在股票误价时的最优投资策略

本文研究了随机波动率市场中存在股票误价(mispricing)时的最优投资组合选择问题.假设投资者的目标是最大化终端财富的期望幂效用;其可投资于无风险资产、市场指数和两支相同权益或近似度极高的股票,其中至少有一支股票存在误价;市场收益的波动率和股票系统风险由Heston随机波动率模型刻画.运用动态规划方法和Lagrange乘子法,分别得到不存在/存在有限卖空约束时,投资者的最优投资策略及最优值函数的解析式,并通过理论分析和数值算例,阐述了投资时间水平和价格随机误差对最优投资策略的影响.     

基于随机森林算法的多因子选股模型研究（英文）

尽管近几十年来量化投资得到了发展,策略也趋于多样化,但随之而来的还有各种问题和瓶颈,如数据选择,模型在金融市场的有效期过短.本文建立了一个基于随机森林算法的多因素股票选择模型.在该模型中,从6个不同维度中选择12个因子来构建因子库,并对因子数据进行预处理.在确定模型参数后,基于处理后的数据,对单个股票的预测和操作策略指导获得了可观的回报率,这为下面的投资组合构建奠定了基础.在投资组合的构建中,本文选择的股票池由更能代表中国股市的沪深300成分股组成.选取2013-01-01至2015-01-01两年的数据,包括12个入选因素和股票的上涨情况.为了在策略写作过程中尽可能地模拟真实情况,设置了滑动和手续费等影响因素.在模型的回测实验结果中,获得了25.5%的年化回报率.此外,根据特征在随机森林算法中的重要性和相关性分析,对影响因素和模型进行了进一步的改进,改进模型的年化收益率高达32.2%,超额收益率α达到15.1%,获得了较高的夏普比和较低的回撤率.     

组合调整频率会影响投资者的回报率么?——基于分析师股票推荐的投资策略研究

利用巨灵数据库的分析师评级数据,从投资者角度建立动态组合,检验了按每日、每周、每两周、每月、每季度头寸调整频率后的超额收益,研究发现:"买入"评级组合在各种头寸调整频率策略下都获得了超越市场指数的超额回报率,其中按每周频率进行头寸调整策略获得的市场调整后平均超额回报率最高,按三个月频率进行头寸调整策略获得的市场调整后平均超额回报率最低。投资者在面对分析师一致认为"买入"评级股票时,可按照每周更新的频率构建组合,以获取较高的超额回报率。投资者如果按季度调整频率来卖出股票可能会错失投资机会,卖掉的股票很可能会跑赢市场,投资者可按每两周或每四周的频率调整投资组合中的股票,卖出负面推荐评级"减持/卖出"股票,降低投资亏损。     

基于二次效用函数的投资组合问题研究

设无风险利率、股票收益率和波动率都是一致有界随机过程,在股票价格服从跳跃一扩散过程时,同时考虑具有随机资金流的介入,研究了二次效用的动态投资组合选择优化问题,通过随机线性二次控制和倒向随机微分方程得到了最优投资组合策略的解析表达式.     

有跳风险的随机利率与动态资产分配

在股票服从跳扩散模型及利率满足有随机跳的均值回复过程的不完全市场下,讨论了股票,债券和银行存款的组合选择投资问题.应用动态规划建立了终期财富效用期望最大化目标函数对应的H JB方程,并给出了投资策略的表达式,最后通过数值计算分析了投资策略与风险回避参数γ,跳到达强度参数λ等关系.     

基于扭曲风险度量的鲁棒投资策略（英文）

投资组合策略在很大程度上取决于损失的基本分布.因此当损失的分布信息只能通过有限的数据样本来观察时,投资组合策略模型的稳健性是至关重要的.假设损失的基本分布具有已知的均值和方差且位于一个以经验分布为中心,以Wasserstein距离为半径的球内,本文建立了一个基于扭曲风险度量的稳健投资组合策略模型,并将其转化为更简便的等价形式.此外,本文运用模拟和实证研究证明了该模型的有效性.     

基于DEA交叉效率的投资组合优化策略

以风险报酬比指标中的风险和收益因子作为投入产出,利用BCC模型计算投资效率.然后引入交叉效率模型,在均值方差框架下计算最优投资组合,将其形成投资策略在A股市场中回测.以传统的全局最小方差模型、纯交叉效率模型、等权模型和大盘指数作为业绩比较基准,回测结果发现不论是否放开卖空约束,投资组合策略均可以跑赢所有基准.稳定性测试表明,在不同调仓周期和不同的指数成分股中,投资组合策略仍然表现稳健,可以跑赢基准.     

含交易费用的投资组合问题的新模型及其求解途径

本文提出了证券投资组合的一个新模型.该模型综合考虑了证券的收益率、证券分红和证券价格的关系,并将证券分红和证券价格作为系统的随机参数处理,建立了证券投资组合的随机规划模型.利用机会约束规划方法,我们研究了将所建立的随机规划模型转化为普通光滑优化问题求解的方法,得到了该类问题求解的有效途径.     

Robust optimal reinsurance and investment strategies for an AAI with multiple risks

This paper studies the robust optimal reinsurance and investment problem for an ambiguity averse insurer (abbr. AAI). The AAI sells insurance contracts and has access to proportional reinsurance business. The AAI can invest in a financial market consisting of four assets: one risk-free asset, one bond, one inflation protected bond and one stock, and has different levels of ambiguity aversions towards the risks. The goal of the AAI is to seek the robust optimal reinsurance and investment strategies under the worst case scenario. Here, the nominal interest rate is characterized by the Vasicek model; the inflation index is introduced according to the Fisher’s equation; and the stock price is driven by the Heston’s stochastic volatility model. The explicit forms of the robust optimal strategies and value function are derived by introducing an auxiliary robust optimal control problem and stochastic dynamic programming method. In the end of this paper, a detailed sensitivity analysis is presented to show the effects of market parameters on the robust optimal reinsurance policy, the robust optimal investment strategy and the utility loss when ignoring ambiguity.     

基于前景云的不确定语言多准则国际股指投资群决策

针对投资决策过程中语言评价值具有随机性及模糊性,以及投资者的决策容易受到其情绪的影响且不同投资者受到的影响程度不同,本文提出基于前景云的不确定语言多准则投资群决策方法,并将其运用在国际股指投资中。其中,前景理论模型用来刻画投资者情绪对决策的影响,而云模型用来刻画语言评价值模糊性和随机性之间的关联。更具体来说,论文首先解决传统文献云生成方法中云期望值超过论域或者无法区分语言评价标度等级等问题,然后构建了前景云模型并将该模型应用于多个专家共同进行的国际股指投资群决策。实证结果显示,该模型得出的决策结果比传统决策方法下的结果更直观、可靠,表现为决策依据不仅考虑方案的期望值大小及变动风险,而且还考虑了投资者情绪对决策的影响。由此可得出,本文所提出的模型更符合现实情景,也更能有效实现对投资群决策。     

基于数据挖掘技术的股票收益率方向研究

本文依据数据挖掘技术对股票收益率的变化方向进行探究。通过小波多尺度分解,将股票价格转化为不同频率域下的子序列数据、并对其中的高频序列进行降噪。构建极度梯度提升树(XGBoost)、以及其它主流机器学习算法,对沪深300和中证500指数中成分股的涨跌进行了拟合并预测。研究发现XGBoost的平均准确率分别达到了54.69%和55.13%,同时依据预测信号构建的投资策略可产生稳定收益,表明该方法具备较强的预测能力。在此基础上,对机器学习算法存在的“黑箱”问题进行了阐述和研究,对模型选股的逻辑进行了探析:提出一种因子权重的度量方法,研究发现市净率、市盈率、能量潮等指标在模型中是较为重要的判别指标,并通过偏相依关系度量了模型中各因子对于股价涨跌方向的边际影响,得到模型倾向于选择市盈率、市净率较小的股票等一些结论,使算法的逻辑更为清楚。     

考虑投资人过度自信偏好的占线股票投资策略研究

当股票价格及收益的统计信息不足或无法构建精确概率分布时,股票占线投资问题获得广泛关注,即投资人能够运用在线算法和竞争分析设计出更好的占线投资策略以应对股价的不确定性。本文将投资人过度自信偏好这种认知偏差,引入到股票占线投资问题中,构建了离线对手与股票占线投资人的博弈模型,分别给出一般情形和存在动量效应情形下的最优混合策略和混合策略纳什均衡。结果发现,两种情形下的最优混合策略不仅克服了传统股票投资策略对股价或股票收益概率分布假设的过度依赖,并且更好地抽象了股票占线投资人过度自信、追涨杀跌等特征,对现有行为金融与金融占线交易问题的研究提供了有益补充。     

证券投资基金管理人选择中的信号传递博弈

本文通过对证券投资基金这种资金运作方式的分析和研究,结合信号传递博弈模型,提出一种对资金管理人投资能力的评估方法.主要分析基金管理人的努力成本对最后投资能力评估结果的影响,为投资人选择基金管理人提供新的思路,也为基金管理人争取融资成功提供一定的帮助.     

基于随机矩阵理论的股市网络拓扑性质研究

本文运用随机矩阵理论(RMT)和相关系数动态演化模型建立全球股指二次“去噪”相关系数矩阵,并采用阀值法构建全球股市网络,进而分析该网络拓扑结构特性和解释风险在网络中的传染效应。研究发现,全球股市网络呈现出“小世界”效应;在θ=0.1数量水平下,全球股市网络具有较强的鲁棒性。同时,英国和荷兰的股票市场风险传染对网络整体的冲击较大;股市网络中各个股市间的风险传染路径与相关国家经济实力相关联,体现出较强的同配性。     

证券投资决策理论中的直线型无差异曲线

马可维茨的现代证券投资理论中是将证券收益率视为随机变量,因此可以根据收益率在某个范围内的概率作出投资决策.本文通过目标q0的实现度、水平α0下的最低收益率和理想收益率等概念提出了三种直线型无差异曲线,并利用直线型无差异曲线的性质指出了文献[2]回避风险思路的错误.     

基于HWSME的股票最佳投资区域起端的模糊综合评判方法

寻找进入主升浪的股票对投资效益最大化意义重大.讨论并界定了股票最佳投资区域,借助于HWSME和模糊综合评判,建立了股票最佳投资区域起端的模糊综合评判方法,构建了评价指标体系和隶属函数.通过对中国股票市场部分股票进行了横向和纵向预测实验,结果证明了方法的有效性.对投资效益最大化提供了强有力的分析工具.     

利用模糊优选技术进行证券投资价值决策分析

本根据多属性决策的基本理论,利用模糊优选技术研究了证券价值决策问题,提出了相对投资价值与当前价格相结合的分析方法,并进行了实例分析。