基于基数-收益加权最大独立集方法的金融组合优化有效性
统计力学
2025-10-28 v1
摘要
组合优化问题是资产管理中的关键议题，长期以来受到广泛研究。Markowitz 的均值-方差模型存在根本性限制，如对收益率正态分布的假设以及对输入参数估计误差的敏感性。为克服这些限制，我们提出了一种新颖的图论方法——基数-收益加权最大独立集（CR-WMIS）模型。CR-WMIS 模型旨在优化收益和风险特征。它结合了最大独立集（MIS）模型中通过选择最大数量弱相关股票实现的风险分散效应，以及加权最大独立集（WMIS）模型中基于预期收益的加权效应。我们通过使用来自标普500指数的真实市场数据进行为期五年的后测试模拟（2019年4月至2024年3月）来验证所提出方法的有效性。为完成此任务，我们采用了基于模拟分叉的求解器来寻找大规模组合优化问题的高质量解。在我们的评估中，我们进行了全面的风险评估，这在以前的 MIS 和 WMIS 研究中未得到充分探讨。结果表明，CR-WMIS 模型在收益和风险特征方面均优于传统的 MIS 和 WMIS 模型以及市场指数（标普500指数）。该研究提供了一种克服均值-方差模型理论局限性的实用组合优化方法，既推动了学术理论的发展，也支持了实际的投资决策。
引用
@article{arxiv.2510.23310,
title = {Effectiveness of cardinality-return weighted maximum independent set approach for financial portfolio optimization},
author = {Keita Takahashi and Tetsuro Abe and Yasuhito Nakamura and Ryo Hidaka and Shuta Kikuchi and Shu Tanaka},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.23310},
year = {2025}
}
备注
16 pages, 9 figures