投资组合分配方案的建模与仿真：一种基于网络社区发现的方法
计算工程、金融与科学
2022-07-25 v1 性能
社会与信息网络
摘要
我们提出了一项关于金融应用中投资组合投资的研究。我们描述了一个通用的建模与仿真框架，并研究了使用不同度量指标衡量资产间相关性的影响。具体而言，除了传统的 Pearson 相关性外，我们还采用了去趋势交叉相关性分析（DCCA）和去趋势偏交叉相关性分析（DPCCA）。此外，本文提出了一种新型投资组合分配方案，该方案将资产视为复杂网络，并利用模块度来检测相关资产的社区。为了实现多样化，分配权重随后被分配至不同社区。仿真将这一新型方案与临界线算法（CLA）、逆方差投资组合（IVP）和分层风险平价（HRP）进行了比较。合成时间序列使用 Gaussian 模型、Geometric Brownian motion、GARCH、ARFIMA 及修改的 ARFIMA 模型生成。结果表明，所提方案在许多场景中均优于现有方法。我们还通过回测验证了仿真结果，回测结果证实了该方案的可行性。
关键词
引用
@article{arxiv.2203.11780,
title = {On the Modeling and Simulation of Portfolio Allocation Schemes: an Approach based on Network Community Detection},
author = {Stefano Ferretti},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.11780},
year = {2022}
}