黄嵩，倪宣明，钱龙，张俊超

北京大学软件与微电子学院, 北京 100871

出版日期:2020-01-25发布日期:2020-04-29

Large-Dimensional Online Portfolio Strategy Based on Ensemble Learning

HUANG Song ,NI Xuanming ,QIAN Long ,ZHANG Junchao

School of Software and Microelectronics, Peking University, Beijing 100871

Online:2020-01-25Published:2020-04-29







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本文评论

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.

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