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投资 组合 模型 被引量：2 1999年 组合 投资 模型 ,并采用偏好系数加权法对资产的预期收益和总风险进行评价,给出在不同偏好系数下的模型 最优解,然后模型 讨论了一般情况下的最优投资 求解方法,给出定理,在总金额大于某一量值时,可化为线性规划求解。关键词：投资组合模型 数学模型 多目标决策 基于深度学习的收益率预测与投资 组合 模型 2024年 投资 组合 模型 的关键因素。文章采用长短期记忆网络这一深度学习算法对资产收益进行预估,提高了精准识别高质量资产的能力,并因此增进投资 组合 策略的表现;然后使用均值-方差模型 对选出的优质资产进行投资 比例划分;最后以中国大宗商品期货市场为资产池,进行100期投资 ,从收益率、风险和风险收益三个方面选取不同指标来评估投资 组合 的绩效,结果表明LSTM+MV投资 组合 在风险绩效上表现最优,且取得较好的收益。关键词：投资组合 均值-方差模型 考虑投资 者过程效用影响的投资 组合 模型 2024年 投资 组合 模型 只考虑投资 结果,而未考虑投资 过程带来的效用影响。事实上组合 投资 期间投资 者持有的股票价格的每一次波动都牵动着投资 者的神经,带来或正或负的效用,影响投资 者的投资 决策。分析投资 者过程效用的影响因素,设计出风险投资 者的投资 过程效用函数。并假设投资 者的总效用函数为过程效用函数和结果效用函数的线性组合 ,构建考虑投资 行为过程效用的投资 组合 模型 ,对模型 的解进行数值模拟分析。研究结果表明:对损失过于敏感的投资 者受过程影响越大,则投资 风险资产的资金比例越低,对损失不敏感的投资 者受过程影响越大,投资 风险资产的资金比例越高。因此,对损失越不敏感且受过程效用影响越严重的投资 者,越容易推高市场风险。对模型 的投资 绩效进行了实证检验,结果发现:受投资 者过程效用影响大的投资 组合 模型 在股市持续上涨阶段的投资 表现较好,而在股市盘整阶段和持续下跌阶段表现较差。表明受过程效用影响大的投资 者会在股市持续上涨时积极入市,在股市持续下跌时迅速退市,从而加剧股市震荡。关键词：损失厌恶 行为金融 投资组合 基于MMVaR的投资 组合 模型 优化 投资 组合 管理策略,旨在通过平等分配不同资产类别的风险来实现风险的平衡。该策略的核心思想是将投资 组合 中的风险均匀分散到不同资产类别上,降低整个投资 组合 的波动性。然而,该模型 也有着一定局限性。传统风险平价模...关键词：资产配置 投资组合模型 集成的深度强化学习投资 组合 模型 被引量：1 2024年 投资 组合 问题是量化交易领域中的热点问题。针对现有基于深度强化学习的投资 组合 模型 无法实现自适应的交易策略和有效利用有监督信息的缺陷,提出一种集成的深度强化学习投资 组合 模型 (IDRLPM)。首先,采用多智能体方法构造多个基智能体并设计不同交易风格的奖励函数,以表示不同的交易策略;其次,利用集成学习方法对基智能体的策略网络进行特征融合,得到自适应市场环境的集成智能体;然后,在集成智能体中嵌入基于卷积块注意力模块(CBAM)的趋势预测网络,趋势预测网络输出引导集成策略网络自适应选择交易比重;最后,在有监督深度学习和强化学习交替迭代训练下,IDRLPM有效利用训练数据中的监督信息以增强模型 盈利能力。在上证50的成分股和中证500的成分股数据集中,IDRLPM的夏普比率(SR)达到了1.87和1.88,累计收益(CR)达到了2.02和1.34;相较于集合式的深度强化学习(EDRL)交易模型 ,SR提高了105%和55%,CR提高了124%和79%。实验结果表明,IDRLPM能够有效解决投资 组合 问题。关键词：投资组合模型 基于动态选择预测器的深度强化学习投资 组合 模型 被引量：1 2024年 投资 组合 管理问题在人工智能领域得到了广泛的研究,但现有的基于深度学习的量化交易方法还存在一些问题。首先,对股票的预测模式单一,通常一个模型 只能训练出一个交易专家,交易决策也仅根据模型 预测结果作出;其次,模型 使用的数据源相对单一,只考虑了股票自身数据,忽略了整个市场风险对股票的影响。针对上述问题,提出了基于动态选择预测器的强化学习模型 (DSDRL)。该模型 分为3部分,首先提取股票数据的特征并传入多个预测器中,针对不同的投资 策略训练多个预测模型 ,用动态选择器得到当前最优预测结果;其次,利用市场环境评价模块对当前市场风险进行量化,得到合适的投资 金额比例;最后,在前两个模块的基础上建立了一种深度强化学习模型 模拟真实的交易环境,基于预测的结果和投资 金额比例得到实际投资 组合 策略。文中使用中证500和标普500的日k线数据进行测试验证,结果表明,此模型 在夏普率等指标上均优于其他参照模型 。关键词：投资组合 股市预测 神经网络 基于前景价值函数的模糊均值-半熵-偏度的投资 组合 模型 2024年 投资 者在进行投资 决策时往往受自身影响以及在市场风险不确定性的情形下,把股票收益率、股票换手率视为梯形模糊变量。通过模糊集理论将前景价值、三参照点理论模糊化,建立带流动性、FTRP前景价值函数的模糊均值-半熵-偏度的多期多目标投资 组合 模型 。采用基于参考点的非支配排序方法的多目标优化算法NSGA-III,使得在较短时间内获得了该模型 的pareto最优解。通过实证分析将该模型 与传统均值方差偏度模型 、均值半熵模型 进行比较。发现该模型 均优于后者两个模型 。由此可见,该模型 能够针对不同投资 者的不同需求,提供比较合理的投资 组合 策略。关键词：模糊集 投资组合 基于理性疏忽的均值方差投资 组合 模型 研究 2024年 模型 根据经典经济学假设,认为人都是理性的。但实际情况中,人们通常会受限于有限的注意力,最优的投资 组合 会改变,于是本文在经典均值方差模型 中添加信息约束条件,并用中国证券市场部分股票实证模拟了投资 者在信息约束条件下可达到的最优投资 组合 ,得到有效前沿。结果发现在增加信息约束条件后,有效前沿范围缩短,人们可以处理的风险变小。研究为理性疏忽的研究提供了思路。The classic mean variance model assumes that people are rational based on classical economic assumptions. However, in reality, people are often limited by limited attention and the optimal investment portfolio will change. Therefore, this article adds information constraints to the classical mean variance model and uses some stocks in the Chinese securities market to empirically simulate the optimal investment portfolio that investors can achieve under information constraints, obtaining an efficient frontier. It was found that with the addition of information constraints, the effective frontier range was shortened, and the risk that people could handle decreased. The study provides ideas for limited attention.关键词：均值方差模型 投资组合 信息约束 分形视角下的投资 组合 模型 研究 投资 领域，投资 者将资金分配到不同投资 标的，以分散投资 风险并获取可观收益。在配置资金之前，确定最优资产配置策略是最为关键的一步。自1952年Markowitz提出量化收益与风险的均值-方差模型 以来，国内外学者相继提出...关键词：投资组合 模糊环境下基于遗传差分协同进化的多阶段投资 组合 模型 被引量：1 2024年 投资 一般是不确定的和随机的,投资 者对于风险资产的选择大多情况下是多阶段的。基于该现实因素,在模糊环境下考虑多个摩擦因素,利用交易限制引入资产的基数约束,建立可能性均值–下半方差–熵多阶段投资 组合 优化模型 (V-S-M),该模型 是一个多阶段混合整数规划问题。同时,给出了求解该模型 的一个遗传差分协同进化算法(GAHDE),并对不同风险态度下的投资 组合 策略进行了分析,同时将所得数值结果与可能性均值–下半方差模型 (V-M)和可能性均值–熵模型 (S-M)进行模型 对比,与标准的遗传算法和差分进化算法进行了算法对比,结果验证了所建模型 和设计算法的优越性与有效性。关键词：投资组合 模糊环境 遗传算法 差分进化算法
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