金融中的高效前沿计算的深度学习
摘要：使用深度神经网络算法计算一些均值-方差和均值-CVaR组合优化问题中的有效前沿。我们表明，我们能够在状态维度和控制维度都很高的情况下处理这些问题。通过添加一些额外的约束，我们比较不同的表达形式，并表明，一个新的投影前馈网络能够处理投资组合权重的一些全局约束，同时优于传统的惩罚方法。所有开发的形式都进行了比较。根据问题及其维度的不同，可能会有一些首选的形式。
作者：Xavier Warin
论文ID：2101.02044
分类：Portfolio Management
分类简称：q-fin.PM
提交时间：2022-02-16