“学海拾珠”系列之一百七十三：基于端到端神经网络的风险预算与组合优化-20240104-华安证券-15页

[Table_StockName金Rpt融Typ工e]程专题报告基于端到端神经网络的风险预算与组合优化——“学海拾珠”系列之一百七十三[T报a告b日le期_R：p20t2D4a-1t-e4]主要观点：[分Ta析bl师e_：Au严th佳or炜][Tabl本e_篇Su是m“m学ary海]拾珠”系列第一百七十三篇，研究了基于端到端神经执业证书号：S0010520070001网络对于资产配置的应用。首先，作者结合以往的研究，用七种资产构邮箱：yanjw@hazq.com成了一个资产组合，以夏普比率作为调优的目标函数来训练端对端的神经网络，经过训练和超参数调整，得到了优于名义风险平价的模型，并分析师：吴正宇通过了显著性检测。此外，作者还在风险预算层之后嵌入了一组随机门执业证书号：S0010522090001控器用于控制相应的资产风险预算，从而避免投资组合由于低波动性承邮箱：wuzy@hazq.com担损失。该模型取得良好的效果，并且优于其他模型。回到国内市场，风险预算是资产配置领域中一类经典的模型，通过神经网络改进原有模型的不足，并实现端对端学习有助于提升组合表现。相关报告⚫端到端学习方法的创新应用本文通过端到端的学习方法来解决投资组合优化问题，将预测和优1.《MemSum：基于多步情景马尔可夫决策过程的长文档摘要提取——化任务集成到一个全连接的神经网络中。这种方法避免了直接训练相关“学海拾珠”系列之一百六十四》参数，而是用神经网络自主地确定用于估计的参数的最优值。通过与其2.《均衡配置宏观经济因子：分散效他模型进行比较，这种集成方法提供了一种更有效的方式来处理和解决果如何？——“学海拾珠”系列之一百复杂的投资策略问题。六十五》3.《基金波动率来源与基金业绩...