基于后选择推断的 S&P500 指数跟踪精确方法
量子物理
2022-08-31 v1
摘要
本文解决的问题称为指数跟踪。使用 Lasso 方法对具有众多投资与组合管理算法应用的 S&P500 指数降维。本文新颖性在于采用后选择推断（post-selection inference）对 Lasso 指数跟踪方法获得更好的建模与推断。置信区间与曲线均表明，Lasso 类方法对 S&P500 降维的性能极高。关键词：指数跟踪，lasso，后选择推断，S&P500
引用
@article{arxiv.2112.15452,
title = {Discriminating mirror symmetric states with restricted contextual advantage},
author = {Sumit Mukherjee and Shivam Naonit and A. K. Pan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.15452},
year = {2022}
}