主要利用集成學(xué)習(xí)中的負(fù)相關(guān)學(xué)習(xí)思路構(gòu)建了一種集成全局方差最小化（EGMV）的投資組合策略.作為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最常用的工具之一,集成學(xué)習(xí)一般用于提升一些弱學(xué)習(xí)器的表現(xiàn),其中負(fù)相關(guān)學(xué)習(xí)通過(guò)主動(dòng)制造多個(gè)具有差異性的弱學(xué)習(xí)器并進(jìn)行加權(quán)來(lái)提升預(yù)測(cè)效果.借鑒這一思路,在原始GMV優(yōu)化問(wèn)題的基礎(chǔ)上引入了制造差異性的懲罰項(xiàng),從而使EGMV能夠同時(shí)輸出多個(gè)差異化GMV權(quán)重估計(jì)量,隨后進(jìn)行等權(quán)加權(quán)以對(duì)沖估計(jì)誤差.基于A股2000-2019年全樣本股票日收益率數(shù)據(jù),將EGMV與多個(gè)經(jīng)典投資組合策略進(jìn)行了夏普率和換手率的對(duì)比,發(fā)現(xiàn)EGMV相比于原始GMV能夠?qū)崿F(xiàn)比較明顯的樣本外提升,表明集成學(xué)習(xí)框架能夠被用于提升經(jīng)典投資組合策略的表現(xiàn). 

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【文章目錄】：
1 引言
2 理論模型
3 實(shí)證研究
    3.1 研究設(shè)計(jì)
    3.2 研究結(jié)果
4 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于集成學(xué)習(xí)的在線高維投資組合策略[J]. 黃嵩,倪宣明,錢龍,張俊超.  系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué). 2020(01)
[2]高頻數(shù)據(jù)下高維協(xié)方差陣的RCM算法估計(jì)與應(yīng)用[J]. 倪宣明,錢龍,趙慧敏,黃嵩.  系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2019(08)
[3]基于相對(duì)魯棒CVaR的電網(wǎng)投資項(xiàng)目組合優(yōu)化模型研究[J]. 杜英,茍全峰,楊杰,何璞玉,騫亞玲,楊佳澄.  數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2019(09)



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