一种计算高维风险平价投资组合的快速算法

如果功能验证了技术属性，则该功能是自协调的：Df（x）[u，u，u]≤ Mfkuk3/2f（x），其中Df（x）[u，u，u]=tφ（x；t），kukf（x）=pu>f（x）u，mf是一个正常数。这种技术特性的基本思想是定义不存在收敛问题的目标函数。计算高维风险平价PortfoliosA的快速算法。3.2风险平价问题的应用Spinu（2013）将之前的算法应用于拉格朗日函数：f（y）=y>Cy-nXi=1biln yi（5），其中C是资产回报的相关矩阵。他推断梯度和Hessian矩阵为：xf（yk）=Cyk- 通过-1kxf（yk）=C+diag通过-2k此外，Spinu（2013）提出将λf（yk）替换为δf（yk）=kyk/ykk∞在牛顿算法中，为了减少计算时间。对于初始点x，他认为比例相等的加权投资组合x=>C1-1/2·1. 最后，我们通过重新缩放解y来推导RB组合？根据波动率：x？i=σ-是吗？iPnj=1σ-1jy？Chajtu等人在2013年提出的方法无法收敛。由于RB投资组合的标度特性，我们可以将拉格朗日系数λ设置为1（Roncali，2013）。Spinu（2013）取β=0.95×λ*.