基于集成学习的在线高维投资组合策略

发布时间：2024-01-27 15:01

　　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.

【文章页数】：12 页

【文章目录】：
1 引言
2 理论模型
    2.1 基于在线加权集成算法的投资组合混合策略
    2.2 高维协方差估计量
3 算法实现
    3.1 数值模拟
    3.2 实证研究
4 结论



本文编号：3887166