多样性与稀疏性：对指数跟踪的新视角
摘要：部分指数跟踪问题的解决方法：使用少量资产复制基准指数。使用稀疏投资组合进行准确跟踪是一个经典的金融问题。然而，在实践中，为了最小化风险，跟踪组合还必须具有多样性，这是以前只通过临时方法来处理的要求。我们引入了第一个在单一联合框架中显式优化多样性和稀疏性的指数跟踪方法。多样性是通过基于资产之间的成对相似度的正则化器实现的，并且我们证明从数据中学习相似度可以胜过一些现有的启发式方法。最后，我们展示了我们建模多样性的方式导致了稀疏性的简单解决方案，使得两个约束都可以轻松高效地优化。我们对一个长达15年（2003年-2018年）的样本外回测进行了运行，结果表明了该算法的优越性。
作者：Yu Zheng and Timothy M. Hospedales and Yongxin Yang
论文ID：1809.01989
分类：Portfolio Management
分类简称：q-fin.PM
提交时间：2020-02-04