本报告扩展了基于[Chriss(2024)]的最优交易框架，采用二次规划方法计算包含实际约束条件下的多交易者非合作竞赛中的最优建仓策略。通过傅里叶级数近似策略，优化问题被转化为带线性约束的凸二次规划，支持限仓、短卖禁令等多种约束。提出交替迭代算法计算两交易者均衡策略，展示策略动态调整路径及均衡非合作导致的交易成本提升，为实际交易中考虑约束和竞争提供了有效数值方法和理论支持 [page::0][page::2][page::6][page::14][page::15][page::17][page::20]
本报告针对集体养老金基金中个体寿命风险与系统性寿命风险，研究退休后最优消费与投资策略。采用Black-Scholes市场模型与Epstein–Zin效用偏好，分别在离散和连续时间框架下，构建并解析求解最优策略，考虑同质与异质投资者基金。结果表明寿命风险共济机制及风险资产投资能显著提升养老金效用，系统性寿命风险亦可能在掌握信息更新时带来额外收益。该模型能有效指导异质基金管理并体现寿命风险对消费决策的复杂影响[page::0][page::1][page::5][page::21]
本报告提出了一种整合动态图结构和所有活跃交易日的空间-时间图神经网络（DCRNN-RV）模型，用于全球股市波动率预测。通过动态计算波动率溢出指数构建时变邻接矩阵，模型有效捕获市场间非线性溢出效应及其时变关系，显著优于基准模型，且具备在非常规交易日进行多步预测的实用价值，强化了对全球金融市场波动动态的理解[page::0][page::1][page::6][page::10][page::16][page::33]。
本报告研究了以Gini指数作为Lyapunov泛函的某类无穷维ODE系统的概率分布收敛性，证明了Gini指数收敛必然蕴含Wasserstein距离等意义上的分布收敛，明确了Gini指数与分布距离度量之间的定量关系，为经济物理和社会科学中代理模型的均场极限分析提供了理论支撑 [page::0][page::3][page::4][page::9][page::10]。
本报告基于随机矩阵理论，研究在资产维度与样本量同时趋于无穷，且比例趋近于常数c∈(0,1)的高维极限条件下，传统样本效率前沿参数估计的偏差问题。发现期望收益的样本估计一一致，而全局最小方差及斜率参数存在纯粹由浓缩比c决定的放大偏差。基于此，提出了对三参数均一致的新估计量及其渐近正态性，且通过模拟和实证数据（标普500股票1分钟至60分钟高频数据）验证了估计性能及其稳健性，显著优于现有方法 [page::0][page::1][page::2][page::4][page::5][page::6][page::7][page::9][page::10][page::11][page::12][page::13][page::14][page::15][page::16].
本报告基于全球最大数字游戏平台Steam超过1亿用户数据，实证分析了用户在线社交网络对体验型商品（视频游戏）购买及后续使用行为的影响。研究发现朋友的购买行为显著提升个体游戏购买概率，且核心发现包括旧好友的影响力强于关键玩家，同时偏好投射导致受同伴影响购买的用户后续游戏时长低于非受影响者，揭示了社交学习中存在的认知偏误，对理解网络环境下消费决策具有重要启示。[page::0][page::1][page::9][page::15][page::17][page::19][page::22]
本研究基于2023年1月至2024年2月的GEIH数据，通过逻辑回归模型实证分析了工作场所弹性工时自主性的决定因素。结果表明，公司规模、中等收入、工作年限、工作地点和工作满意度均对弹性工时自主性有显著影响。研究发现，中大型企业及特定工作地点的员工拥有更高的时间自主权，而较长的工龄则与自主性降低相关。此外，不同行业的差异也显著影响这一自主权。本研究为劳动政策制定提供了实证依据，并指出模型优化的潜力[page::0][page::3][page::4][page::5][page::6]。
本文研究了基于有限状态连续时间马尔可夫链(CTMC)模型的利率衍生品定价与复制问题。建立了衍生品价格的闭式表达式，证明任意衍生品均可通过货币市场账户和零息债券动态复制，并采用Ross恢复定理推导真实世界下短期利率的CTMC动态。在两状态模型中给出具体计算示例，验证了该方法的实用性和完整性[page::0][page::1][page::2][page::4][page::5][page::6][page::7][page::9]。
本研究基于2022年AAPL的高度活跃限价单簿(LOB)数据，运用深度学习模型分析中间价的高频价格变动预测。研究指出传统预测任务因目标定义不当可能导致结果无效，区分了波动率与方向性预测两大维度。结果表明，单纯价格信息难以提升方向预测准确率，但加入成交量及其不平衡显著改善方向预测效果，且使用仅Level 1数据即能获得接近全LOB数据的预测性能，方向与波动率预测准确率均达七成左右[page::0][page::4][page::6][page::7]。
本报告基于肯尼亚Sarafu社区货币交易数据，运用网络科学方法定义了循环与非循环拓扑组件，揭示其在货币再流通中的关键作用。研究发现，强连通成分（循环组件）显著促进货币活跃流转，而非循环组件中部分节点表现出可能的系统滥用和试用行为。此外，基于三元组结构与再流通时间的分析，区分了不同用户策略和参与度，验证了社区货币在疫情紧急救助中的经济刺激效果，为数字货币设计和货币干预评估提供了系统工具[page::0][page::3][page::4][page::8][page::12][page::13][page::15][page::17].
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].
本报告利用深度学习训练神经网络，学习在同时使用标的资产和对冲期权时的最优复制策略。结果表明，当期权价格符合Black–Scholes模型时，网络能成功学习该模型的gamma对冲策略，尤其在存在模型不确定性时表现优异。研究表明，实际应用中采用gamma对冲更多地是为了应对模型不确定性，而非减少交易成本。报告通过模拟不同交易成本和模型不确定性条件，验证了深度对冲策略的有效性和优越性，为理解gamma对冲的实用价值提供了新视角 [page::0][page::1][page::2][page::16].
本报告系统比较了金融市场与赌博市场，重点从平台、产品、过程、参与者及策略五大方面分析两者的相似性。研究指出金融交易所与在线博彩交易所（如Betfair）的结构高度相似，某些金融产品（如期权）与体育博彩一样带有投机性质。此外，统计套利等金融市场策略已成功应用于赌博市场，特别是在点对点博彩交换中，通过量化模型利用赔率差异实现无风险利润。此研究为跨市场策略移植和创新提供新的视角和机遇 [page::0][page::5][page::6][page::13][page::16]。
本报告提出一种函数值的随机波动率模型，用于描述固定收益和商品市场中远期曲线的演化。模型基于Heath-Jarrow-Morton-Musiela框架，通过带有拉普拉斯Lyapunov算子的仿射过程刻画算子值瞬时协方差，实现对不同期限对应风险和波动集聚的精准建模。采用谱Galerkin近似方法构建数值可实施的有限秩逼近，并提供逼近误差界限，保证模型的数值稳定性和理论鲁棒性[page::0][page::4][page::10][page::20][page::27]。
本报告系统性地形式化了带杠杆的集中流动性（CL）头寸的定义与性质，结合数学模型明确了保证金水平、资产与债务的演变规律，证明了该类头寸在价格区间内的安全性、不存在无局部极小值等关键性质。报告还阐释了安全的减仓、去杠杆与强制平仓机制，及其对保证金水平的影响。论证了抵御价差操纵和相关风险的机制，最后结合Kai Leverage协议介绍了DeFi应用实务，为杠杆CL头寸设计与风险管理提供理论基础和实施指导 [page::0][page::2][page::3][page::4][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10]
本报告提出了一种通用框架，将金融扩散模型从风险中性度量成功转移到现实世界度量，利用概率论中的Girsanov定理，实现对市场风险溢价的纳入。以包含非加性噪声的$\mathrm{CIR++}$信用利差模型为例，模型不仅保证无套利和生成合理的利差期限结构，还可精确拟合任意给定的市场风险指标曲线。通过高盛2024年信用展望和欧洲银行管理局2023年压力测试的实证检验，验证了模型的实用性及稳健性，为风险管理和压力测试提供强大工具 [page::0][page::1][page::8][page::11][page::15]
本文提出一种结合跳跃过程与扩散过程的跳跃扩散定价模型，专门针对算法交易与高频交易中的限价单簿（LOB）价格动态建模。模型中跳跃部分分别采用半马尔可夫过程和霍克斯过程，捕捉非马尔可夫性及市场簿跳跃特点，并通过扩散近似获得数值可解的最优控制策略。基于真实LOB数据，研究了资产获取与清算问题，模拟了价格路径、库存变化与执行交易速度，显示跳跃成分显著影响最优交易节奏及策略表现，为算法交易执行策略改进提供理论支持与实践指引[page::0][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10][page::11][page::12][page::13][page::14][page::15][page::16][page::17][page::18][page::19][page::20][page::21][page::22][page::23][page::24][page::25][page::26][page::27][page::28]
本报告针对高频交易中的市场做市策略，深入研究了成交概率和不利成交（adverse fills）对策略模拟表现的影响。通过对CME最活跃的四种期货合约（ES、NQ、CL、ZN）的实证分析，揭示了忽略不利成交会导致策略表现被系统性高估的问题，提出了结合不利成交和现实成交概率的改进仿真框架，以更贴近真实交易环境的风险与收益评估 [page::0][page::1][page::5][page::15][page::20][page::21]。
本报告通过案例研究方法，以“自营公司”（in-house company）与私营公司会计服务企业为对象，采用自上而下和自下而上相结合的分析框架，系统比较了两者在财务表现和运营效率上的差异。研究发现私营公司在成本控制、盈利能力和流动性方面表现更优，尤其在劳动力成本及集体协议带来的影响上更具优势。同时，业务从按小时计费转向按月订阅模式，提高了工作效率和客户服务质量。该研究揭示了私营化对提升公司绩效的积极影响，并就公共部门对自营公司的管理和管控提出建议[page::0][page::7][page::12][page::14]。
本报告提出了一个包含噪声交易者、基本面交易者与AI交易者的多主体市场模型，成功建立了GARCH模型的微观基础。通过数学推导与仿真验证，模型能再现金融市场的波动聚集和肥尾现象，揭示了不同交易者比例对市场波动性参数（如α、β）的影响，深化了对AI交易者在价格形成及市场波动中的角色理解，为市场稳定与监管提供理论支持[page::0][page::7][page::12][page::14]。
