针对特定竞争对手的稳健投资组合优化

这意味着，投资于这些资产的投资组合，如被审查的投资组合，也表现得比市场好。没有理由相信这是不真实的，因此这些投资组合都不能保证持续跑赢市场。1最后的评论我们证明，后悔最小化不仅会产生新颖的结果，而且会产生敏感的结果。事实上，我们观察到，在不同的数据集中，它提供了比绝对稳健优化和更广泛使用的最小波动率优化更大程度的保护。最小遗憾投资组合优化问题假设有一个新的开始，因此从学术角度来看应该很有趣，尽管它也可能由defensiveportfolio经理实施，其主要关注点是不要表现得太好。然而，使用一套合适的基准和情景构建成比例的后悔约束，将使投资者有信心追求自己的目标，同时控制准备采取的额外波动水平。因此，它是一种值得任何投资组合经理考虑的工具。这显然不是资产管理领域的黄金分割区，而是一个更大（希望成功）引擎中的小齿轮。最好的结果将由那些拥有适当交易策略并将其与广泛技术相结合的人实现，包括但不限于稳健的参数估计、纳入监管条款、交易成本建模和尾部风险建模。参考Sian Barnett和Jukka Pekka Onnela。CorrelationNetwork中的更改点检测。《科学报告》，2016年6:18893。D、 Bertsimas、D.B.Brown和C.Caramanis。轴承优化的理论和应用。《暹罗评论》，53:4642011。Sanjeev Bhojraj、Charles M.C.Lee和Derek K.Oler。

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