The Myth of Causal Necessity: Misspecified Models in Mean-Variance Optimization
创建于 更新于
摘要
本报告通过理论分析与模拟反例论证，挑战了因果因子模型在均值方差优化中必需性的说法，指出模型结构误设并非系统性效率低下的根因，而是信号校准误差导致的绩效衰竭更为关键。即使遗漏变量或非线性存在，预测信号仍可保有方向一致性，优化前沿有效且夏普比率正向，支持以预测有效性为核心的建模哲学而非因果解释优先 [page::0][page::1][page::5][page::7][page::9][page::11][page::12].
