风险度量与EEMD集成优化投资组合

"本文提出了一种使用Ensemble Empirical Mode Decomposition（EEMD）对投资组合优化进行数据降噪的新方法，以提高投资者的投资回报率。通过介绍风险度量理论和EEMD方法，作者实证证明了使用EEMD进行降噪对投资组合的有效性，特别是当目标函数为条件价值-at-risk (CVaR)时，降噪后的3个内在模式函数（IMFs）投资组合的累积回报率最高。这表明，对于风险区分能力较弱的目标函数，使用EEMD降噪对投资组合的影响更为显著。" 在金融投资领域，投资组合优化是最大化投资者总回报率的关键策略。风险度量理论作为量化风险的最有效方法，得到了广泛应用。传统的投资组合优化通常依赖于预期回报率和方差，但这些方法往往忽视了非正态分布和极端事件的可能性，如市场波动和黑天鹅事件。因此，研究者们开始转向更全面的风险衡量指标，例如CVaR，它能够更好地捕捉尾部风险。 Ensemble Empirical Mode Decomposition（EEMD）是一种时频分析方法，它能够分解复杂信号为多个内在模式函数（IMFs），从而分离出噪声和有意义的成分。在本文中，EEMD被应用于投资数据的降噪过程，以揭示隐藏在噪声中的真实市场动态。通过实证研究，作者发现EEMD降噪技术能够显著提升投资组合的优化效果。 具体来说，使用EEMD处理后的数据进行投资组合优化，特别是在目标函数为CVaR的情况下，降噪后的3个IMFs组合的累积回报率表现最佳。这是因为CVaR作为风险度量，更关注损失的下尾部分，而EEMD有助于识别和去除可能对这些下尾风险产生干扰的噪声。相反，对于具有较强风险区分能力的目标函数，EEMD的降噪影响可能相对较弱，因为这些函数已经能够较好地捕捉到风险信息。 此外，文章还涉及到假设检验，这是在投资决策中验证模型有效性的重要工具。通过对降噪前后的投资组合进行比较，可以验证EEMD是否真正改善了投资绩效。这种对比和测试对于理解EEMD在实际投资环境中的应用效果至关重要。 这项研究强调了在投资组合优化中采用风险度量和EEMD降噪技术的重要性。通过EEMD处理，投资者可以更准确地评估和管理风险，从而提高投资组合的长期回报率。对于风险管理、投资策略和金融市场分析的实践者来说，这一方法提供了一个新的视角，以应对金融市场中的不确定性。