【摘 要】
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本文主要考虑的是权重受l1和l2的平方范数约束的最优投资组合问题.最优投资组合问题可看作一个光滑凸函数和一个可分离凸函数(可能非光滑)之和的最小化问题.并行坐标下降法是
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本文主要考虑的是权重受l1和l2的平方范数约束的最优投资组合问题.最优投资组合问题可看作一个光滑凸函数和一个可分离凸函数(可能非光滑)之和的最小化问题.并行坐标下降法是求解此类问题的很有效的方法之一,因此本文提出修正下降方向的并行坐标下降法来求解最优投资组合问题,并证明了算法的全局收敛性.本文应用该算法筛选出沪深300只成分股中的12只股票,利用回归求得这12只股票的权重,从而得出最优投资组合,并对沪深300指数跟踪做了数值试验,结果表明并行坐标下降算法对权重的选取有很好的效果.
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