A Krasnoselskii-Mann Proximity Algorithm for Markowitz Portfolios with Adaptive Expected Return Level
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摘要
本报告提出了一种带有自适应期望收益水平的Markowitz投资组合模型（MPAERL），避免了传统固定收益水平带来的不适应性问题。通过同步优化预期收益率和投资组合权重，实现了动态平衡风险与收益。为求解该模型，设计了一种收敛高效的Krasnoselskii-Mann邻近算法（KMPA），并证明其在一般两项凸优化模型中的可扩展性。实验部分基于6个真实财务数据集，结果表明MPAERL在累计财富、α因子、夏普比率以及最大回撤控制上均优于九种先进投资组合模型，且具备良好的交易成本控制能力，体现了自适应预期收益方案在动态市场环境中的优越性和实用价值 [page::0][page::1][page::4][page::13][page::16][page::17][page::18][page::19][page::21][page::22].
