固定到达时间下具有专家意见的功用最大化在具有隐藏高斯漂移的市场中
摘要：金融市场中的最优交易策略研究 通过观察股票收益，我们研究了一个金融市场中的最优交易策略，其中股票回报率取决于隐藏的高斯均值回归漂移过程。此外，以专家意见的形式，关于漂移当前状态的信号在固定和已知的日期上到达，这也包括在分析中。漂移估计值是基于卡尔曼滤波技术的。它们用于将在部分信息下的功用最大化问题转化为在全面信息下的优化问题，其中状态变量是漂移的滤波器。对于这个问题的动态规划方程进行了研究，并导出了投资者的最优交易策略和价值函数的闭式解。这些解决方案可以量化专家意见所提供的信息的货币价值。我们通过广泛的数值实验来说明我们的理论发现。
作者：Abdelali Gabih, Hakam Kondakji, Ralf Wunderlich
论文ID：2301.06847
分类：Portfolio Management
分类简称：q-fin.PM
提交时间：2023-01-18