多维度风险均衡的量化资产配置模型——机器学习系列之二
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摘要
报告提出多维度风险均衡模型，融合资产风险与增长、通胀、流动性、利率等宏观风险因子，采用带正则项的最优化算法解决多重解问题，实现因子层面风险均衡。通过因子组合回投资产组合，设计保守、微调及积极三类多头组合和多空组合，后者结合期货资产表现尤佳。回测显示，多维度风险均衡组合显著优于经典模型，在多个风险指标上提升明显，积极组合在年化收益和风险调整指标上表现突出。模型适用于多样资产池，可自由调整宏观暴露，具较强应用价值和参考意义。[page::0][page::6][page::9][page::13][page::19][page::21]
