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華安證券-“學(xué)海拾珠”系列之一百七十三:基于端到端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)算與組合優(yōu)化-240104
上傳日期:
2024/1/5
大?。?/td>
1153KB
格式:
pdf 共15頁
來源:
華安證券
評(píng)級(jí):
--
作者:
嚴(yán)佳煒
,
吳正宇
下載權(quán)限:
無限制-登錄即可下載
主要觀點(diǎn):
本篇是“學(xué)海拾珠”系列第一百七十三篇,研究了基于端到端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于資產(chǎn)配置的應(yīng)用。首先,作者結(jié)合以往的研究,用七種資產(chǎn)構(gòu)成了一個(gè)資產(chǎn)組合,以夏普比率作為調(diào)優(yōu)的目標(biāo)函數(shù)來訓(xùn)練端對(duì)端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),經(jīng)過訓(xùn)練和超參數(shù)調(diào)整,得到了優(yōu)于名義風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)的模型,并通過了顯著性檢測。此外,作者還在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)算層之后嵌入了一組隨機(jī)門控器用于控制相應(yīng)的資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)算,從而避免投資組合由于低波動(dòng)性承擔(dān)損失。該模型取得良好的效果,并且優(yōu)于其他模型。
回到國內(nèi)市場,風(fēng)險(xiǎn)預(yù)算是資產(chǎn)配置領(lǐng)域中一類經(jīng)典的模型,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)原有模型的不足,并實(shí)現(xiàn)端對(duì)端學(xué)習(xí)有助于提升組合表現(xiàn)。
端到端學(xué)習(xí)方法的創(chuàng)新應(yīng)用
本文通過端到端的學(xué)習(xí)方法來解決投資組合優(yōu)化問題,將預(yù)測和優(yōu)化任務(wù)集成到一個(gè)全連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。這種方法避免了直接訓(xùn)練相關(guān)參數(shù),而是用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自主地確定用于估計(jì)的參數(shù)的最優(yōu)值。通過與其他模型進(jìn)行比較,這種集成方法提供了一種更有效的方式來處理和解決復(fù)雜的投資策略問題。
引入隨機(jī)門控機(jī)制
本文將資產(chǎn)選擇特性引入風(fēng)險(xiǎn)分配投資組合,通過隨機(jī)門控機(jī)制過濾掉不希望持有的資產(chǎn)。這種機(jī)制有助于提升投資組合的整體表現(xiàn),并在實(shí)證中超越基準(zhǔn)。這種策略的引入可能是對(duì)傳統(tǒng)投資組合策略的重要改進(jìn),提供了一種在保持投資組合分散化的同時(shí)提高資產(chǎn)選擇質(zhì)量的方法。
框架整合了預(yù)測與優(yōu)化任務(wù)
本文通過集成預(yù)測和優(yōu)化任務(wù),在一個(gè)端到端的學(xué)習(xí)框架中提出了一種創(chuàng)新的投資組合優(yōu)化方法。這種方法使用無模型和有模型網(wǎng)絡(luò)在模型的解釋性和復(fù)雜性之間提供不同的權(quán)衡。資產(chǎn)選擇功能的引入進(jìn)一步增強(qiáng)了基于風(fēng)險(xiǎn)分配的投資組合的整體表現(xiàn),并降低了組合的風(fēng)險(xiǎn)。
風(fēng)險(xiǎn)提示
文獻(xiàn)結(jié)論基于歷史數(shù)據(jù)與海外文獻(xiàn)進(jìn)行總結(jié);不構(gòu)成任何投資建議。
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