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PS-AAS: 黑盒优化中自动算法选择的投资组合选取
采用基于元表示的数据驱动技术对算法进行组合选择，实现多样性、代表性和非冗余的算法组合，并且相比传统贪婪方法，个性化组合在大多数情况下表现相当或稍好。
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9 months ago
深度强化学习实现成本敏感的投资组合选择
本研究提出了一种基于深度强化学习的成本敏感投资组合选择方法，使用两个投资组合策略网络提取价格序列模式和资产相关性，通过新的成本敏感回报函数约束成本并实现最大的累积回报，经实际数据验证，该方法具有良好的获利能力、成本敏感性和代表能力。
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4 years ago
多赢家投票规则的作用：对二维欧几里得平面上的实验
通过可视化 SNTV、STV、Bloc、k-Borda、Monroe、Chamberlin-Courant 和 HarmonicBorda 等流行的多个获奖选票规则的集体输出，我们研究了生成的按二维欧几里得模型选举的多项获奖投票的三种应用，
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5 years ago
无投影随机凸优化
该论文提出了第一个计算有效的基于投影的算法来解决 Bandit 凸优化问题，并以各种问题（包括二次规划、组合优化和矩阵完成问题）上的实验结果证明了其性能。
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6 years ago
MM
使用局部线性回归集成进行投资组合优化在 RapidMiner 中
本论文利用局部线性回归集成委员会（LOLREC）预测 S&P500 的 453 个资产未来 1 天的收益，通过计算委员会的估计值和历史回报来计算组合的权重。结果表明该方法优于优化资本增长率的基准投资组合策略，并研究算法参数 m 对实现平均年
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9 years ago
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