华东师范大学学报(自然科学版)

作者：刘晓玉, 黄定江

关键词：在线学习,投资组合选择,二次平滑预测,

基金：国家自然科学基金(11501204, U1711262)

在线投资组合是近年来计算金融领域热门的研究课题. 目前已有的策略, 对股票价格的预测效果并不十分理想, 而对股价的准确预测对投资组合方式有重要的指导意义. 考虑到股价的滞后性及其分布的复杂性, 首次利用股价中的二阶信息, 提出了DMAR (DMA (Double Moving Average) Reversion)、DEAR (DEA (Double Exponential Average) Reversion)、GMR (GM Reversion)、DA-GMR (DA-GM Reversion) 4种投资组合策略: 分别通过二次移动平均法、二次指数滑动预测法、灰色预测法, 对下一期的价格数据进行了预测、集成学习; 将二次平滑预测和灰色预测的结果进行了优化, 得到了下一期的预测价格; 再利用被动攻击(Passive-Aggressive, PA)算法更新投资组合, 最终得到了4种投资组合策略, 并在真实的金融市场的数据集中验证了策略的有效性. 结果表明, 与已有的算法相比, 在NYSE (O)、NYSE (N)、DJIA和MSCI 这4个真实的金融市场的数据集上, 所提出的4种投资组合策略都达到了较高的累计收益.

来源：2020年第6期

《华东师范大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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