视角融合对于基于贝叶斯解释的Black-Litterman组合配置
摘要：Black-Litterman模型扩展了Markowitz的现代投资组合理论框架，以纳入投资者的观点。我们考虑了一个情况，即在某个时间点上，针对同一基础资产子集提供了多个观点估计值，包括不确定性。这激发了我们考虑使用数据融合技术来结合来自多个来源的信息。特别是，我们考虑了一些基于一致性的方法，这些方法可以得到融合的观点和不确定性对；这些方法在量化金融文献中并不常见。我们展示了一个相关的、现代的案例，其中包括了机器学习模型派生的观点和不确定性估计，以及对投资组合配置的影响，其中包含套利定价理论。因此，我们展示了Black-Litterman模型与信息融合和基于人工智能的预测方法相结合的价值。
作者：Trent Spears, Stefan Zohren and Stephen Roberts
论文ID：2301.13594
分类：Portfolio Management
分类简称：q-fin.PM
提交时间：2023-02-01