华东师范大学学报(自然科学版)

作者：瞿菁晶, 郁顺昌, 黄定江

单位：瞿菁晶,女,硕士研究生,研究领域为机器学习与金融投资组合选择.E-mail:Jolinqu@hotmail.com.

关键词：投资组合选择,在线牛顿步,交易成本,

基金：国家自然科学基金（11501204，U1711262）；上海市自然科学基金（15ZR1408300）

针对基于在线牛顿步（Online Newton Step，ONS）算法的投资组合选择策略没有考虑交易成本的问题，而交易成本是真实市场中不可或缺的部分，提出了一种新的带交易成本的在线投资组合选择策略，简称在线牛顿步交易成本策略（Online Newton Step Transaction Cost，ONSC）：首先，结合投资组合向量的二阶信息和交易成本惩罚项构造优化函数，并推导得出投资组合的更新公式；然后，通过理论分析得到ONSC算法的次线性后悔边界O（log （T））.实证研究表明，与半常数再调整投资组合策略（Semiconstant RebalancedPortfolios，SCRP）以及其他考虑交易成本的策略相比，在SP500、NYSE（O）、NYSE （N）和TSE这4个真实市场的数据集上，ONSC获得了最高的累计净收益和最小的周转率，表明了所提算法的有效性.

来源：2019年第4期

《华东师范大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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