多期均值-方差投资组合的贝叶斯滤波
摘要：在长期投资的时间范围内，最好在中间时间重新平衡投资组合权重。这需要一个多期市场模型，其中的投资组合优化通常是通过动态规划来完成的。然而，这假设了金融时间序列的参数的分布是已知的。我们考虑到，这个分布是未知的，并且需要从动态到达的数据中进行估计。我们通过动态线性模型应用贝叶斯滤波对参数进行顺序更新。考虑到不确定的投资寿命，使模型更能适应市场条件。将这些更新的参数放入动态均值方差问题中，可以得到最优有效的投资组合。进行了大量模拟实验，研究了底层参数和投资时间范围对该方法性能的影响。对S&P 500指数实施这个模型的结果表明，贝叶斯更新得到了数据的强有力支持，并且可以实际实施。
作者：Shubhangi Sikaria, Rituparna Sen and Neelesh S. Upadhye
论文ID：1911.07526
分类：Portfolio Management
分类简称：q-fin.PM
提交时间：2020-08-28