【摘 要】
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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
【机 构】
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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;
【基金项目】
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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)
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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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