【摘 要】
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在高维情形下,为了实现对期望收益率的更准确估计,提高投资组合策略的稳定性及获得更好的样本外表现,文章利用流通市值和账面市值比的双因子排序组合信息,在回归形式的均值-方差策略目标函数中引入了Group-LASSO (GLASSO)正则项,构建了GLASSO-MV投资组合策略.相比包含权重l1-范数正则项的LASSO-MV策略,GLASSO-MV能够有效利用因子组合之间的定价差异信息,从而输出组间的稀疏权重,进而更有效地估计高维投资组合权重并取得更好的样本外表现.为了获得合适的正则项参数和权重稀疏度,文章在5
【机 构】
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北京大学软件与微电子学院,北京100871;中山大学管理学院,广州510275
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在高维情形下,为了实现对期望收益率的更准确估计,提高投资组合策略的稳定性及获得更好的样本外表现,文章利用流通市值和账面市值比的双因子排序组合信息,在回归形式的均值-方差策略目标函数中引入了Group-LASSO (GLASSO)正则项,构建了GLASSO-MV投资组合策略.相比包含权重l1-范数正则项的LASSO-MV策略,GLASSO-MV能够有效利用因子组合之间的定价差异信息,从而输出组间的稀疏权重,进而更有效地估计高维投资组合权重并取得更好的样本外表现.为了获得合适的正则项参数和权重稀疏度,文章在5折交叉验证寻优结果的基础上进行了稀疏度调整.为验证此策略,文章利用A股1995年至2019年共3695只股票的日际实证数据集,将GLASSO-MV与多种常见的投资组合策略进行了比较.结果 显示相比LASSO-MV,MV,GMV,TZ (Tu-Zhou),BS (Bayes-Stein)等策略,GLASSO-MV实现了更好的样本外夏普率,更低的标准差风险和换手率.
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