基于 Ergodicity 的 Stochastic Factors 对鲁棒增长的影响
系统与控制
2026-01-01 v1 系统与控制
摘要
资产收益的漂移 notoriously difficult to 模型化，而基于投资组合优化得到的交易策略却对它们极其敏感。为缓解这一众所熟知的现象，我们在漂移不确定性下研究高维不完整市场中的鲁棒增长优化；该不确定性施加于资产价格过程 ，并额外假设 Ergodicity，该假设约束但并未完全指定漂移。可采纳模型的类别允许 依赖于多元随机因子 ，并固定 (a) 它们的联合波动结构、(b) 它们的长期联合 ergodic density 以及 (c) 随机因子过程 的动力学。这一框架的主要动机来自配对交易，其中 为配对价差过程，而具有上述特征的模型在该场景中常见。我们的主要结果确定鲁棒最优增长率，构造最差可采纳模型并通过求解特定偏微分方程 (PDE) 来表征鲁棒增长最优策略。我们展示，利用随机因子可提高鲁棒增长，补充了 Itkin 等人 (arXiv:2211.15628 [q-fin.MF], forthcoming in ) 的结论，后者此外鲁棒化了随机因子的动力学，导致 -独立的最优策略。我们的分析提供了新的金融洞见，量化了投资者通过将随机因子纳入交易决策中以实现最优后可实现的增长改进。我们在几个数值示例中说明了理论结果，包括配对交易的应用。
引用
@article{arxiv.2512.24905,
title = {One-Shot Camera-Based Extrusion Optimization for High Speed Fused Filament Fabrication},
author = {Yufan Lin and Xavier Guidetti and Yannick Nagel and Efe C. Balta and John Lygeros},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.24905},
year = {2026}
}