基于夏普比最大化的组合优化模型

创建于 2025-07-20T23:53:11.960094+08:00 更新于 2025-07-21T03:40:54.178331+08:00

摘要

本文提出一种基于深度学习的投资组合优化框架，直接最大化夏普比率，绕过传统预测收益环节，投资于美国市场四大ETF指数组合，显著减少资产空间复杂度。通过实证验证，所提模型在2011年至2020年间表现优异，尤其在2020年新冠疫情引发的市场动荡期间表现稳健，超越传统重分配策略、均值方差及多样性最大化模型，显示出较高的风险调整收益和较强的交易成本容忍度[page::0][page::2][page::8][page::11]。

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