招商定量·琢璞系列 | 基于排序L1惩罚的SLOPE资产配置模型

创建于 2025-05-13T17:59:21.284573+08:00 更新于 2025-05-19T18:36:18.039858+08:00

摘要

本报告基于经典均值方差资产配置模型，介绍了一种加入排序L1正则化惩罚的SLOPE模型。该模型克服了传统均值方差模型的波动性大、权重极端等缺陷，具备更好的稳定性与特征选择能力，且具有自动分组聚类相似风险收益特质资产的能力。实证回测显示，SLOPE在不同真实数据集上均表现出较低的组合波动率和较优风险调整收益，其扩展策略SLOPE-MV实现了高度分散化配置与低换手率，且提供了投资者更多灵活调整空间。整体而言，SLOPE模型在泛化和风险分散方面优于LASSO与RIDGE等常见正则化策略 [page::0][page::4][page::6][page::7][page::8][page::9]

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