On Accelerating Large-Scale Robust Portfolio Optimization
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摘要
本文提出了一种扩展的支持超平面逼近方法，用于高效求解分布鲁棒大规模组合优化问题，涵盖广义的可加分离效用函数和多面体不确定性集。实证以标普500成分股为样本，结果表明该方法显著提升计算效率（计算时间由数千秒降至个位数秒），同时保证了稳健的样本外交易表现，成为解决理论与实践难题的可扩展实用工具 [page::0][page::1][page::4][page::8][page::11][page::13][page::18]。
