Asset Allocation Using a Markov Process of Clustered Efficient Frontier Coefficients States
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摘要
本文提出将每月高斯均值-协方差有效前沿（EF）分解为可解释系数(r_MVP, sigma_MVP, u)，用这些系数经 DTW + 分层聚类得到可观测市场状态，并建立状态间的马尔可夫转移概率；在每个状态内仅用该状态的数据求解切线组合，再按从当前状态出发转移到各状态的概率加权这些状态权重，得到期望组合，从而缓解均值方差模型的非平稳性问题并显著优于多项基准（回测在多资产集合上显示出更高 Sharpe 和正的 alpha）[page::3][page::5][page::6][page::16][page::18]。
