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陈静楠；戴耿玲；张宁

稀疏群Lasso正则化在股票投资组合优化和部门选择中的应用。 （英语） Zbl 1434.62220号

安·Oper。物件。 284，编号1，243-262（2020）.
摘要：在本文中，我们提出了一种改进的均值-方差投资组合选择模型，该模型将稀疏群Lasso（简称SGLasso）正则化引入机器学习。这种新模型本质上有三个优点：第一，它允许投资者在构建投资组合时纳入他们对股票部门的偏好；其次，它帮助投资者根据资产过去的表现选择行业，因为它鼓励行业之间的稀疏性；第三，它对整个投资组合具有稳定和稀疏效应。我们将模型与一个稳健的投资组合选择问题联系起来，并从理论和实证两方面研究了SGLasso正则化对最优策略的影响。我们开发了一个有效的算法来寻找最优投资组合，并证明了其全局收敛性。我们通过在大数据集下的模拟实验证明了算法的有效性，并通过在不同数据集上的经验测试评估了模型的样本外性能。

引用于4文件

MSC公司：

62P05号 统计学在精算学和金融数学中的应用
62J07型 岭回归；收缩估计器（拉索）
91G10型 投资组合理论

关键词：

投资组合优化；扇区选择；\（\ell_1\）正则化；加权正则化；交替方向乘法器法

软件：

玻璃制品
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Chen}等人，Ann.Oper。第284号决议，第1号，243--262（2020年；Zbl 1434.62220）
全文： 内政部

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