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数据驱动的财富管理

Close up Businessman hand holding pen and pointing at finance paperwork and using calculator for do math on wooden desk at office. business finance concept.

我们应用强健优化和机器学习技术,开发了数据驱动的资产管理模型,这些模型不需要参数估计,相对稳定且对随机市场环境不敏感。

传统的财富管理是专有的和昂贵的,通常只对高资产净值的个人开放。技术支持的财富管理,例如机器人顾问,大大降低了成本,并且既具有包容性又可扩展,因此具有巨大的社会效益和商业潜力。

大多数经典的资产管理模型都是Merton的期望效用最大化模型和Markowitz的均值-方差模型的变体,但这些模型存在重大缺陷。首先,它们的解对关键参数,即股票的平均值和协方差矩阵非常敏感。其次,在实践中,真实的概率分布是未知的,因此必须求助于均值和协方差矩阵的实证版本。我们预测,我们的数据驱动的资产管理模型将提供更准确的市场环境图像。

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