Optimal two-parameter portfolio management strategy with transaction costs
针对带交易成本的单资产组合，提出双参数控制（滤波与不交易阈值）优化策略，证明去自相关并设不交易区可获局部最优，且达最大收益，给出改进下界。
2024-12-17 math.OC math.PR q-fin.PM
Discrete-time risk sensitive portfolio optimization with proportional transaction costs
本文研究了具有成比例交易成本的离散时间风险敏感投资组合优化问题。我们表明，在日志返回i.i.d.框架的解决方案，一个合适的贝尔曼方程存在最小的假设，并可以用来描述最优策略的风险规避和风险寻求的情况下。此外，使用数值例子，我们展示了如何贝尔曼方程分析可以用来构建或完善最佳的交易策略，在存在交易成本。
2022-01-08 math.OC q-fin.MF q-fin.PM
Optimizing Investment Strategies with Lazy Factor and Probability Weighting: A Price Portfolio Forecasting and Mean-Variance Model with Transaction Costs Approach
本研究提出结合惰性因子与概率加权的投资策略模型，通过价格组合预测模型（含EXPMA、ARIMA）和含交易成本的均值-方差模型优化收益风险平衡，实验验证了其适应性与泛化潜力。
2023-06-12 cs.CE q-fin.PM
Onflow: a model free, online portfolio allocation algorithm robust to transaction fees
CEREMADE, Université Paris Dauphine - PSL（巴黎第九大学-PSL大学 CEREMADE研究中心）
Onflow是一种基于梯度流的无模型在线投资组合分配算法，能有效应对交易费用，实现最优投资策略。
2026-03-11 cs.NA math.NA q-fin.CP
International Portfolio Optimisation with Integrated Currency Overlay Costs and Constraints
投资组合优化通常旨在提供最佳配置，通过分散不同的投资，在给定的回报目标下最大限度地降低风险。然而，如果投资集中在一个国家，或更具体地说，集中在一种货币，这种风险分散的潜在范围可能会受到限制。多货币投资组合是实现更高回报和更多样化投资组合的一种选择，但它需要谨慎管理汇率变化带来的风险。投资组合中资产和货币风险敞口之间的偏离被定义为“货币覆盖”。本文通过允许货币叠加和资产配置一起优化来解决风险缓解问题。我们提出了一个国际投资组合优化问题的模型，其中货币覆盖是通过持有外汇远期利率合约构建的。重要的是，远期合约的持有成本、交易成本和保证金要求也要在投资组合回报计算中考虑在内。这种新的扩展以前的覆盖模型提高了投资组合的风险和回报计算的准确性，此外，我们的实验结果表明，包括这些成本显着改变最优决策。实证结果表明，投资组合的风险收益补偿随收益目标的不同而有显著差异。
2016-11-04 cs.CE q-fin.PM
On Cost-Sensitive Distributionally Robust Log-Optimal Portfolio
本文针对收益分布模糊且含凸交易成本的投资组合问题，提出基于Wasserstein度量的成本敏感分布鲁棒对数最优模型，通过对偶理论转化为可计算的有限凸规划，实证验证了模型的有效性与成本-配置的权衡关系。
2024-10-31 cs.SY eess.SY math.OC
Cost-aware Portfolios in a Large Universe of Assets
本文针对资产数量大于样本量的高维环境，提出考虑比例和二次交易成本的非凸惩罚投资组合构建与再平衡模型，理论分析与实证研究表明其表现优异，强调了交易成本在再平衡中的重要性。
2025-08-20 q-fin.PM stat.ME
Optimal dividend problems for a jump-diffusion model with capital injections and proportional transaction costs
本文研究了一类盈余过程为向上跳跃扩散且投资收益率为随机的公司的最优控制问题。通过支付股息和注入资本来控制流动性储备的公司所面临的三种实际优化问题。在第一个问题中，我们考虑没有资本注入的经典股利问题。第二个问题的目的是最大化的预期贴现股息支付减去预期贴现成本的资本注入的战略，积极盈余在任何时候。第三个问题与第二个问题的目标相同，但没有对注资的限制。在比例交易成本的假设下，我们确定了价值函数和最优策略的任何分布的收益。
2014-09-01 math.OC q-fin.PM
Risk Without Return
在过去十年中，由于传统的投资策略未能达到回报目标，纯风险投资策略越来越受欢迎。然而，风险投资者应该注意四件事。首先，理论思考和实证研究表明，显然独裁的风险为基础的投资策略是一个单一的效果的表现。第二，营业额和相关的交易成本可能会严重拖累回报。第三，资本多元化的好处可能会减少。第四，业绩和风险分散之间存在明显的联系。为了以一致的方式分析风险分散化的好处，我们引入了风险分散化指数（RDI），该指数衡量风险集中度，并补充了赫芬达尔-赫希曼资本集中度指数（HHI）。
2013-09-02 q-fin.PM q-fin.RM q-fin.ST
Macrostate Parameter, an Econophysics Approach for the Risk Analysis of the Stock Exchange Market Transactions
在本文中，我们试图引入一种经济物理学的方法来评估金融市场的风险的某些方面。为此目的，我们使用了物理系统中熵和平衡态的数学方法和统计物理结果。对经济价值和财务信息进行了一些考虑。最后，在此基础上，提出并讨论了一种新的证券市场交易金融风险度量指标--宏观状态参数。关键词：经济物理学、证券交易市场、金融风险、资讯分册、熵、宏观状态参数。
2009-07-31 q-fin.PM q-fin.RM
Almost Perfect Shadow Prices
本文研究交易成本市场中的影子价格，证明朴素影子价格假设在小价差下三阶渐近最优，但风险厌恶非1时存在四阶更优策略，且风险中性目标下影子价格不存在。
2024-02-06 math.OC math.PR q-fin.PM
An Equilibrium Model for the Cross-Section of Liquidity Premia
我们研究一个风险分担经济，其中任意数量的异质代理人交易任意数量的风险资产，服从二次交易成本。对于线性状态动力学，表征均衡资产价格和交易策略的正向-倒向随机微分方程在这种情况下归结为矩阵值Riccati方程组。我们证明了一个唯一的整体解决方案的存在性，并提供明确的渐近展开，使我们能够近似相应的均衡小交易成本。这些易于处理的近似公式使模型能够根据价格和交易量的时间序列进行校准，并研究具有较高和较低交易成本的资产所赚取的流动性溢价的横截面。一个实证案例研究说明了这一点。
2020-11-27 q-fin.GN q-fin.PM q-fin.PR
N-player and mean field games among fund managers considering excess logarithmic returns
本文研究多个基金经理在超额对数收益上的竞争，构建n人博弈与平均场博弈模型，求解均衡并证明MFE为n人博弈的极限，分析显示竞争主要影响公共资产投资。
2025-03-04 q-fin.PM
Equilibrium Portfolio Selection under Utility-Variance Analysis of Log Returns in Incomplete Markets
Tsinghua University（清华大学）；The University of Hong Kong（香港大学）；The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）
本文在不完全市场中研究了基于效用-方差分析的对数收益率均衡投资组合选择问题，通过耦合的二次反向随机微分方程系统建立了时间一致均衡策略，并利用深度学习算法进行了数值分析。
2025-12-01 math.OC q-fin.PM
A Distributed Method for Cooperative Transaction Cost Mitigation
本文提出了一种基于分布式优化的协议，使投资公司能通过调整交易策略降低交易成本，无需披露内部信息或共享交易列表。
2026-03-09 math.OC q-fin.PM
Characteristics-driven returns in equilibrium
我们逆向工程的资产价格的均衡建设过程，以获得回报，这取决于企业的特点，可能在一个线性的方式。一个关键的要求是，代理人必须有要求，分别依赖于公司的特点和资产的对数价格。通过外生（非要素驱动）供给的市场出清，结合特征中的线性需求，产生所寻求的形式。由此产生的线性表达式中的系数是按比例缩放的特征净总需求及其变化，两者都可以通过面板回归进行联合估计。推导出了支撑资产定价异常的条件，并强调了特征之间联系的理论重要性。从经验上看，当特征数量较少时，价值和动量异常主要是由公司特定的固定效应驱动的，即，潜在的需求，这突出了低维模型的缺点。
2022-03-15 q-fin.GN q-fin.PM q-fin.PR
Timing Excess Returns A cross-universe approach to alpha
我们提出了一个简单的模型，使用时间序列的势头，以构建战略，系统地超越他们的基准。我们模型的简单性是优雅的：我们只需要一个基准时间序列和几个相关的可投资指标，不需要回归或其他模型来估计我们的参数。我们发现，我们的“一刀切”方法在股票和债券市场都取得了显著的优异表现，同时满足了事前风险要求，在仅做多的回测中，年回报率比MSCI世界指数和彭博巴克莱欧元综合企业债券基准高出近一倍。然后，我们将这两种方法结合到一个绝对回报策略中，通过对Eonia总回报指数进行基准测试，发现夏普比率为1.8时表现显著。此外，我们证明了我们的模型提供了一个固定的平均权重的静态投资组合的好处，显示出超额收益率动量的时间有一个相当大的好处与静态分配。这也适用于被动可投资的股票因子，我们在统计上显著优于静态因子风险投资组合。此外，我们表明，我们的模型提供了一个阿尔法扣除交易成本后。
2020-02-11 q-fin.MF q-fin.PM
Optimizing Portfolio with Two-Sided Transactions and Lending: A Reinforcement Learning Framework
Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学）；Tehran Institute for Advanced Studies (TeIAS)（德黑兰高等研究院）
本文提出结合PnL奖励、SAC与CNN-MHA的RL框架，通过双边交易和USDT借贷管理12种加密资产永续期货组合，并在两个16个月测试期内显著跑赢基准。
2024-08-09 cs.LG q-fin.PM
ChatGPT in Systematic Investing -- Enhancing Risk-Adjusted Returns with LLMs
Finreon AG；University of St.Gallen（圣加仑大学）；Concretum Group（Concretum集团）
本研究将ChatGPT与美股新闻及动量策略结合，通过提示工程让模型评估新闻对收益延续性的影响以生成选股和权重分数，证实LLM增强的动量策略在多场景下收益更优，可为因子投资提供增量价值。
2025-10-30 q-fin.PM q-fin.PR
Asset pre-selection for a cardinality constrained index tracking portfolio with optional enhancement
Imperial College Business School, Imperial College（帝国理工学院商学院）；Universidade Federal de Minas Gerais（米纳斯吉拉斯联邦大学）；Brunel University（布鲁内尔大学）
采用两阶段方法，对标准普尔500指数数据进行资产选择与估计，探讨基数约束对指数跟踪投资组合复制市场收益和风险有效性的作用，比较八种预选择程序并得出相关结论。
2026-07-07 q-fin.PM
AlphaZeroBeta: Deep Reinforcement Learning for Market-Neutral Portfolios
HSE University（高等经济学院）
研究市场中性投资组合，提出AlphaZeroBeta深度强化学习框架，结合复合奖励函数与CNN-GRU策略，经递归近端策略优化训练及滚动向前协议评估，回测显示该模型在七只股票指数上表现良好，夏普比率高且保持市场中性。
2026-07-21 q-fin.CP q-fin.PM
A note on the CAPM with endogenously consistent market returns
本文证明了在市场收益率由CAPM的均衡收益率决定的情况下，资产的预期收益率受到所有资产风险的共同影响。另一个含义是，可行的市场回报的范围将是有限的，并取决于市场投资组合中权重的分布。一个没有主导资产的大而分散的市场只会返回零，而一个由少数资产主导的市场只会返回无风险利率。在原子资产的限制情况下，我们恢复了标准CAPM的属性。
2021-05-21 q-fin.GN q-fin.MF q-fin.PM
