用混合模拟退火算法精确求解指数跟踪问题
统计力学
2023-03-24 v1 投资组合管理
摘要
主动管理的投资组合在长期内几乎从未跑赢市场。因此，许多投资者常常求助于被动管理的投资组合，其目标是跟踪某个金融指数。构建此类被动投资组合并同时最小化交易成本的任務被称为指数跟踪（Index Tracking, IT），其目标是通过仅持有指数中一小部分资产来跟踪该指数。因此，它是一个 NP-hard 问题，对于包含超过 100 个资产的指数，精确求解变得不可行。在本工作中，我们提出了一种新颖的混合模拟退火方法，能够高效求解大型指数的 IT 问题，并且足够灵活以适应金融相关约束。通过在 2011 年至 2018 年间跟踪 S&P-500 指数，我们表明我们的算法能够在过去收益的样本内期间找到最优解，并可调优以在未来收益的样本外期间提供最优回报。最后，我们聚焦于在一年内持有 IT 投资组合并每月重新平衡投资组合的任務。在此，我们的混合模拟退火算法已能针对小子集资产并利用合理的计算资源生成金融最优投资组合，使其成为金融经理的合适工具。
引用
@article{arxiv.2303.13282,
title = {Accurate solution of the Index Tracking problem with a hybrid simulated annealing algorithm},
author = {Álvaro Rubio-García and Samuel Fernández-Lorenzo and Juan José García-Ripoll and Diego Porras},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.13282},
year = {2023}
}