基于股价预测的泛证券投资组合策略

摘要：

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

所属期刊栏目：26

分类号：F069(经济学分支科学)

资助基金：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

在线出版日期：2018-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1-10