典型文献
基于因子载荷二叉树的高维投资组合优化
文献摘要：
二叉树结构有助于张成复杂的资产空间.针对个股,文章使用多种不同的划分依据生成了多层的二叉树,并对所有节点组合张成的高维资产空间进行了投资组合优化.具体的,文章首先选取三种适用于A股的因子:价值、规模和换手率,在此基础上生成4种不同的二叉树组合(TS)数据集进行高维投资组合优化.随后,基于A股2000年至2020年所有股票数据,文章的实证结果显示,相比直接基于个股,基于树组合进行投资组合优化能够显著改善全局最小方差(GMV)和均值-方差(MV)策略以及带稀疏惩罚项GMV和MV策略的样本外夏普率、标准差和最大回撤率表现.最后,基于前新冠疫情数据集的结果表明本文结论具有很好的稳健性.
文献关键词：
高维投资组合优化;二叉树;资产定价
中图分类号：
作者姓名：
倪宣明;陈檬檬;钱龙;赵慧敏
作者机构：
北京大学软件与微电子学院,北京100871;清华大学经济管理学院,北京100084;中山大学管理学院,广州510275
文献出处：
引用格式：
[1]倪宣明;陈檬檬;钱龙;赵慧敏-.基于因子载荷二叉树的高维投资组合优化)[J].系统科学与数学,2022(09):2312-2326
A类：
高维投资组合优化
B类：
因子载荷,二叉树,树结构,个股,多种不同,划分依据,换手率,上生,TS,股票数,最小方差,GMV,夏普率,回撤,疫情数据,资产定价
AB值：
0.244379
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