Basis Immunity: Isotropy as a Regularizer for Uncertainty
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摘要
本文提出“Basis Immunity（基底免疫）”概念：在随机均值-方差框架下，将信号不确定性视为主要风险，通过在信号与收益两侧施加“各向同性”（isotropy）作为几何正则化，得到Isotropy-Regularized Mean-Variance (IRMV) 框架；该框架在归一化可预测矩阵的奇异值分解（canonical portfolios）基底上工作，并用可调的各向异性惩罚将纯MV与纯各向同性之间平滑插值，得到一组由n个正交“canonical”投资组合线性组合的配置，系数由一组三次方程确定，从而控制对少数强模式（低参与度）的过度暴露并在行业趋势跟踪示例中自带平均信号的负暴露（结构性熔断对冲）效果 [page::1][page::17][page::23].
