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对冲通货膨胀风险的投资组合策略求解

系统科学与数学 2016年第8期36卷 1214-1225页

作者：郑效晨刘渝琳曹晓旭重庆大学经济与工商管理学院重庆400044 重庆大学公共管理学院重庆400044 中国农业银行大连金州支行国际业务部大连116199

通货膨胀是投资者进行资产配置时面临的主要问题,其不仅会影响投资者的投资决策,也会对其投资收益产生重要影响.文章在CRRA(constant relative risk aversion)假设下,效用函数同时考虑了投资者的消费和最终财富.在约束条件下,文章求解... 详细信息

通货膨胀是投资者进行资产配置时面临的主要问题,其不仅会影响投资者的投资决策,也会对其投资收益产生重要影响.文章在CRRA(constant relative risk aversion)假设下,效用函数同时考虑了投资者的消费和最终财富.在约束条件下,文章求解了一般均衡时的最优消费和最优财富,与此同时得出t时刻财富与消费的比值实际上是年金债券的结论,并在此基础上得出了一般情况下的投资组合策略.当存在通货膨胀时,文章利用指数债券对冲通货膨胀风险,求解出远期期望消费和远期期望财富,最终得到通货膨胀条件下的投资组合策略.

关键词：通货膨胀指数债券投资组合策略

非对称视角下的分形投资组合策略研究:基于黄金和美股资产

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系统科学与数学 2023年第6期43卷 1572-1586页

作者：曹广喜柯志程张星宇南京信息工程大学管理工程学院南京210044 无锡学院无锡214105 南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044

分形方法在投资组合模型中的应用是近期投资组合领域的热点问题,用于弥补传统投资组合模型正态与线性假设的缺陷.文章在验证Mean-DCCA策略(唐勇等,2018)不具有普适性情况下,用非对称DCCA方法改进投资组合模型中的风险度量方式,在Mean-D... 详细信息

分形方法在投资组合模型中的应用是近期投资组合领域的热点问题,用于弥补传统投资组合模型正态与线性假设的缺陷.文章在验证Mean-DCCA策略(唐勇等,2018)不具有普适性情况下,用非对称DCCA方法改进投资组合模型中的风险度量方式,在Mean-DCCA模型基础上提出Mean-ADCCA模型,并将其应用于Mean-DCCA模型优化失效的黄金美股组合.通过样本外检验和稳健性检验,发现采用夏普比率、索提诺比率和欧米伽比率这三个指标评价情况下,文章提出的Mean-ADCCA策略大部分标度下优于Mean-DCCA策略,且小标度下的Mean-ADCCA策略优于对照组中表现最好的等权重策略.

关键词： Mean-ADCCA模型投资组合策略分形非对称性

我国商品期货能提高传统投资组合的绩效吗?——基于不同投资组合策略的分析

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世界经济文汇 2019年第3期 104-119页

作者：张琳琳尹亦闻复旦大学经济学院

本文基于五种最常用的投资组合策略,选取2013-2017年的中国股票和商品期货市场样本数据,通过实证发现在传统的投资组合中加入商品期货可以有效降低组合风险、提高组合收益,进而提升组合绩效;在五种投资组合策略中,Black-Litterman策略... 详细信息

本文基于五种最常用的投资组合策略,选取2013-2017年的中国股票和商品期货市场样本数据,通过实证发现在传统的投资组合中加入商品期货可以有效降低组合风险、提高组合收益,进而提升组合绩效;在五种投资组合策略中,Black-Litterman策略的绩效最好。进一步,本文还研究了商品期货的杠杆比率、相关性和卖空机制等投资特性对组合绩效的影响,发现杠杆比率对组合绩效具有显著影响;而单凭加入相关性更低的商品期货所构成的新组合则不一定具有更小的风险;对于商品期货来说,卖空机制是其最重要的投资特性,本文还在此机制下给出了商品期货的最优组合权重区间。

关键词：商品期货投资组合策略夏普比率

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沪市β-风险域分析及其投资组合策略

华中理工大学学报 1999年第5期27卷 109-112页

作者：吴可华中理工大学经济学院金融系

运用资本资产定价ＣＡＰＭ模型的β－系数风险测度原理，对沪市４００余只股票（基金）的投资风险敏感度进行了定位．并依据β值大小和性质划分证券组合区域，提出了基于β－风险域的投资组合策略．

关键词： β-风险域投资组合策略股票市场沪市中国

基于深度强化学习算法的投资组合策略与自动化交易研究

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现代电子技术 2024年第6期47卷 154-160页

作者：杨旭刘家鹏越瀚张芹中国计量大学经济与管理学院浙江杭州310018 浙江万里学院商学院浙江宁波315100

投资组合策略问题是金融领域经久不衰的一个课题,将人工智能技术用于金融市场是信息技术时代一个重要的研究方向。目前的研究较多集中在股票的价格预测上,对于投资组合及自动化交易这类决策性问题的研究较少。文中基于深度强化学习算法... 详细信息

投资组合策略问题是金融领域经久不衰的一个课题,将人工智能技术用于金融市场是信息技术时代一个重要的研究方向。目前的研究较多集中在股票的价格预测上,对于投资组合及自动化交易这类决策性问题的研究较少。文中基于深度强化学习算法,利用深度学习的BiLSTM来预测股价的涨跌,以强化学习的智能体进行观测,更好地判断当期情况,从而确定自己的交易动作;同时,利用传统的投资组合策略来建立交易的预权重,使智能体可以在自动化交易的过程中进行对比,从而不断优化自己的策略选择,生成当期时间点内最优的投资组合策略。文章选取美股的10支股票进行实验,在真实的市场模拟下表明,基于深度强化学习算法的模型累计收益率达到了86.5%,与其他基准策略相比,收益最高,风险最小,具有一定的实用价值。

关键词：投资组合策略自动化交易深度强化学习 BiLSTM 深度确定性策略梯度(DDPG) 权重对比

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个人理财投资组合策略实证分析

财会通讯 2011年第5期 4-5页

作者：朱清香辛晓燕山大学

个人理财投资策略的首要问题是决定资金如何在资产类别中分配,据调查,当今国内普通城镇居民选择的资产类别即投资工具主要包括储蓄、债券、保险、基金、股票、黄金、不动产等。2007年投资者选择最多的理财方式是基金,2008年受金融危机... 详细信息

个人理财投资策略的首要问题是决定资金如何在资产类别中分配,据调查,当今国内普通城镇居民选择的资产类别即投资工具主要包括储蓄、债券、保险、基金、股票、黄金、不动产等。2007年投资者选择最多的理财方式是基金,2008年受金融危机的影响,投资者更加青睐于比较保守、安全的储蓄,而在2009年,政府也采取了

关键词：个人理财储蓄投资者投资工具投资组合策略实证分析

基于Alpha的投资组合策略研究——收益与风险的权衡

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基于Alpha的投资组合策略研究——收益与风险的权衡

作者：张彬苏州大学

学位级别：硕士

随着经济的发展和政策的开放,中国金融市场得到了世界各国投资者的认可和青睐。中国金融市场得到了前所未有的改善和发展。新金融工具的推出和丰富的资产种类也使我国投资者有了越来越多的选择。然而,金融市场中存在着许多不确定因素。... 详细信息

随着经济的发展和政策的开放,中国金融市场得到了世界各国投资者的认可和青睐。中国金融市场得到了前所未有的改善和发展。新金融工具的推出和丰富的资产种类也使我国投资者有了越来越多的选择。然而,金融市场中存在着许多不确定因素。如果所有的资金都投入到一项资产中,投资的风险将大大增加,一旦发生风险事件,将蒙受巨大的损失。为了避免这种情况的发生,如何将资金投向不同的资产,实现收益与风险的平衡也是当前金融领域的主要研究内容,因此产生了大量的投资组合理论和模型。本文通过文献研究法、实证研究方法、定量研究方法等方法,以中国证券市场为研究对象,从中选取标的资产,分别构建和使用均值-方差模型、Black-Litterman模型、风险平价模型来检验选中的资产在一段周期内的年化收益率、年化波动率、最大回撤率、夏普比率和信息比率。为了研究投资组合策略中收益与风险的权衡,本文在实证研究中选取的主要输出指标有年化收益率、年化波动率、最大回撤率和夏普比率,进而有效地实现收益与风险的分析,提高投资的有效性,具体而言本文主要研究内容如下:首先指出本文的研究背景及意义所在,对于投资组合策略研究现状进行归类研究,在此基础上明确本文的研究内容及研究方案,并提出本文的创新之处;对投资组合理论的发展进行研究,分析Markowitz投资组合理论及CAPM模型,同时对Alpha策略理论进行介绍,提出传统Alpha策略的概念及特点,并对提供正收益的Alpha策略及Alpha系数进行分析;其次指出均值-方差模型、Black-Litterman模型、风险平价模型,结合收益与风险的权衡的需求,构建投资组合模型,并对均值-方差模型、B-L模型、风险平价模型的架构与参数进行设定。通过对组合模型的实证分析。在数据收集的基础上,对均值-方差模型、Black-Litterman模型、风险平价模型进行回测,从风险与收益平衡的角度研究alpha的投资组合策略并进行了优化。

关键词：投资组合策略 Alpha 收益风险

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基于最大回撤率衡量风险的投资组合策略研究

基于最大回撤率衡量风险的投资组合策略研究

作者：王权鑫山东科技大学

学位级别：硕士

中国证券市场从上世纪九十年代才刚起步,到现在发展了 30年,虽然取得了巨大的成就,但目前有效性还不强。为帮助国内投资者掌握更多的投资策略,丰富国内投资组合理论,同时也为让市场行为更加理性,本文尝试用最大回撤率衡量风险,提出了均... 详细信息

中国证券市场从上世纪九十年代才刚起步,到现在发展了 30年,虽然取得了巨大的成就,但目前有效性还不强。为帮助国内投资者掌握更多的投资策略,丰富国内投资组合理论,同时也为让市场行为更加理性,本文尝试用最大回撤率衡量风险,提出了均值-最大回撤率策略,并将该策略与其他投资组合策略在国内股票市场进行了对比实证分析。本文选取了五种在国内外应用比较广泛的投资组合策略,分别是等权重策略,均值-方差策略,最小方差策略,最大分散策略,等风险策略。在数据选取方面,从沪深300指数成分股不同行业里面分别选择10支股票和30支股票作为个股数据,以及代表行业层面的数据是上证180行业指数和中证500一级行业指数,获取了这些股票和指数从2009年3月20日到2019年3月7日的周收盘价数据。本文实证发现最大回撤率能避免方差将正偏差作为风险考虑的错误,并能更直观的反映出投资可能遭受的最大损失。本文分析了用最大回撤率衡量风险的可行性以及相对于方差衡量风险的优势,并分别用历史最大回撤率和预期最大回撤率评价了五种成熟投资策略。在将本文所建议的均值-最大回撤率策略与其他五种成熟策略分别在近十年平均时期、牛市和熊市环境下进行对比分析中发现,在用夏普比率评价的情况下,均值-最大回撤率策略表现不算好,但用Calmar Ratio评价时,均值-最大回撤率策略的表现比其他策略强很多,说明均值-最大回撤率策略在控制最大损失方面有其独到的优势。

关键词：投资组合策略最大回撤率方差夏普比率

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基于循环强化学习的多因子投资组合策略研究

基于循环强化学习的多因子投资组合策略研究

作者：陈欣楠湖南大学

学位级别：硕士

自上海交易所成立以来,中国证券市场的主板股票由最初的100多只发展到如今的4000多只,体现了证券市场不断发展壮大的局面。面对如此多的投资标的,个人投资者很难有明确而坚定的投资策略,在证券市场中成为大部分的“输家”。传统的马科... 详细信息

自上海交易所成立以来,中国证券市场的主板股票由最初的100多只发展到如今的4000多只,体现了证券市场不断发展壮大的局面。面对如此多的投资标的,个人投资者很难有明确而坚定的投资策略,在证券市场中成为大部分的“输家”。传统的马科维茨投资组合问题,解决的是单期静态的投资组合问题;但证券市场瞬息万变,投资者需要根据市场的状况调整资产配置。随着硬件性能和算法时间复杂度的突破,更多的人工智能技术、模型和算法被应用量化投资领域,越来越多的金融学者和从业者希望利用量化投资得到超额收益。研究因子和收益率之间的非线性关系来更好预测未来收益率,并基于此进行资产配置是量化投资重要而有价值的问题。本文提出利用循环强化学习方法来实现以均值与方差组合的目标函数的最大化,搭建了基于循环强化学习和投资组合模型的模型框架。模型不仅考虑因子之间的相互关系和因子本身的时序性,还将收益与风险一同放入目标函数中。本文以2016年到2021年行业和因子的日度数据为样本,实证对循环强化学习智能体得到的结果与等权重投资和马科维茨最优投资组合进行对比,并从多个维度进行稳健性检验。实证研究的结果表明:(1)循环强化学习方法对于投资目标提高起到了显著的作用,在其它指标的对比结果显示循环强化学习方法也具有较强的优势。(2)随着交易费率增加,循环强化学习方法优势减弱;随着风险厌恶系数增加,循环强化学习方法优势增加。(3)对智能体外部环境刻画越准确,循环强化学习智能体获得的收益率和均值-方差值越大。

关键词：多因子模型投资组合策略循环强化学习