基于资产回报预测、风险控制和组合优化的综合分析，我们开发了一个投资组合管理模型。该项目缩小了理论研究和实际应用之间的差距，从而促进了基于人工智能的金融科技产品的商业化。在实践中，成功的组合管理有三个关键因素：资产回报预测、风险控制和组合优化。实际的组合管理是这三个因素的结合。到目前为止，这三个方面通常是分开研究的，从而导致每个传统模型存在缺陷。我们的目标是用一个综合模型来取代这种方法。

传统的预测方法主要是基于历史数据的计量经济模型，但这些模型实际上是“向后看”的方法。投资，另一方面，是一种“向前看”的活动，而市场相对有效，这意味着“向后看”的预测至少在理论上是无效的。在风险控制方面，传统的组合模型通常只有单一的总风险度量，无法应对实际组合风险管理的要求。在组合优化方面，大多数模型仅考虑“优化”本身。在实践中，组合优化应该将资产类别和风险度量的预测和优化相结合。