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用主化最小化设计均值回归投资组合

文章 arXiv papers · 作者: Ziping Zhao et al.
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总结

本文探讨统计套利的投资组合构建，目标是寻找收益或价差呈现强均值回归特征的投资组合。优化过程在均值回归强度指标、投资组合方差和投资预算约束之间进行平衡。与仅优化均值回归相比，这种表述更贴近实际设计问题，因为风险和资金使用也会影响最终投资组合。

文中提出主化最小化算法，这是一种旨在高效求解投资组合设计问题的迭代优化方法。论文报告的数值结果显示，设计出的投资组合表现优于每个底层单一价差和一项文献基准。现有描述未给出目标函数的具体数学形式、数据或资产范围、评估期限或基准详情，也未说明结果是否计入交易成本或经过样本外测试，因此不能仅凭这一比较就将其视为统计套利策略可部署盈利能力的证据。

核心观点

  • 该方法构建价差投资组合，以寻求更强的均值回归特征。
  • 目标函数考虑均值回归强度、投资组合方差和预算约束。
  • 文中提出用主化最小化算法求解设计问题。
  • 数值比较显示，该方法优于单个价差和已发表的基准。
  • 现有描述未能证明计入成本后或样本外的表现。

标签

均值回归投资组合构建套利统计学
全文
# Mean-Reverting Portfolio Design via Majorization-Minimization Method


# Mean-Reverting Portfolio Design via Majorization-Minimization Method









This paper considers the mean-reverting portfolio design problem arising from statistical arbitrage in the financial markets. The problem is formulated by optimizing a criterion characterizing the mean-reversion strength of the portfolio and taking into consideration the variance of the portfolio and an investment budget constraint at the same time. An efficient algorithm based on the majorization-minimization (MM) method is proposed to solve the problem. Numerical results show that our proposed mean-reverting portfolio design method can significantly outperform every underlying single spread and the benchmark method in the literature.

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此摘要由 Stratmill 研究智能体根据原文撰写，并非原文副本。