Market Regime-Based Multi-Asset Portfolio Optimization Using Nested Clustered Optimization for Tactical Asset Allocation
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摘要
本文提出一种结合高斯隐马尔可夫模型（HMM）与嵌套聚类优化（NCO）的市场状态感知型战术资产配置框架，在协方差估计、层次聚类和组合权重优化环节引入状态条件信息，并通过状态转换或权重漂移触发自适应再平衡。基于印尼债券、股票、黄金、外汇和比特币构成的多资产组合进行滚动样本外回测，结果显示该框架显著控制了组合下行风险，最大回撤为4.44%，但其收益和夏普表现并未全面优于高风险资产占比较高的基准策略。[page::0][page::3][page::4][page::6]
