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(68)其中g是基于排名的增长率的列向量。证据将等式(67)替换为等式(63)的第二项,并在IMT中应用部分结果求和→∞Tn-1Xi=1(pi+1- pi)d∧i(T)=N-1Xi=1pigi- pnn-1Xi=1gi。(69)利用等式(66)的最后一个,并利用市场的稳定性,limT→∞TlnFp(u(·)(T))Fp(u(·)(0))!=0,(70)完成证明。上述命题意味着,第一部分关于最小方差和最大增长投资组合的结果可以扩展到模型参数基于排名的情况。唯一的变化是a)它们是渐进的,而不是任何特定的瞬间;b)性能基准是市场投资组合,而不是现金。3.2简单的Atlas模型作为一个应用,考虑比亚迪ln Vi(t)描述的简化Atlas模型(-g+ngi[ri(t)=n])dt+σdWi(t),(71),其中g和σ是正常数。基于秩的协方差矩阵等于σ(ij)=σδij,(72),其逆矩阵为σ-1.(ij)=δijσ。(73)最小方差投资组合为ν(0)=en,(74),且具有σν(0)=s=σ√n、 γν(0)=σ1.-N; (75)请注意,在基于姓名和职级的公式中,这是一个恒定的组合,而不是仅在基于职级的公式中(这是一般情况)。最大增长组合为ν(1)=N- λe+λnb,(76)式中λ≡gσ,(77)和b是列向量,其唯一的非消失元素,对于最低秩的stock,等于1:bi=δin。(78)ν(1)的性质是σν(1)=S=σ√np1+n(n- 1) λ, γν(1)=σ1.-n+n(n- 1)λ. (79)对于所有可能的市场配置,ν(0)和ν(1)都很长,ifg≤σn,(80)或相当于λ≤N
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