基于残差因子分布预测的投资组合优化——“学海拾珠”系列之一百七十五
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摘要
本报告提出基于谱残差因子分布预测的投资组合优化策略，利用PCA快速提取对市场因子对冲后残差信息，结合两种结构设计的神经网络进行残差分布预测，并依据分布构建最优零投资组合。实证基于美日市场回测显示该方法显著提升夏普比率与累计收益，同时谱残差计算效率大幅优于因子分析方法，验证了该深度学习架构在捕捉金融归纳偏差和投资组合风险调整收益上的有效性 [page::0][page::3][page::6][page::8][page::11][page::12][page::14]。
