浙商证券：离散时间随机最优控制法探讨目标日期基金动态资产配置

本文主要探讨的是浙商证券的资产配置系列中的一个研究主题——目标日期基金的动态资产配置策略在离散时间下的随机最优控制方法。随着养老目标产品和银行理财资金的兴起，对大类资产配置的需求日益增长，这对于基金业绩至关重要。作者试图应用现代金融理论，特别是随机最优控制理论，来改进传统的基于Markowitz均值方差框架的资产配置方案。 首先，传统的资产配置基于预期收益率和风险的分析，而随机最优控制则引入了动态规划的概念，允许在资产增值过程中考虑不确定性和风险偏好，通过最大化特定效用函数来确定最优投资组合。文章区分了连续时间和离散时间的模型，连续时间模型通常涉及复杂的随机微分方程和哈密顿-雅可比-贝尔曼(HJB)方程，求解过程往往需要数值方法；相比之下，离散时间模型则简化了对资产收益的连续性要求，通过模拟和多阶段动态规划寻求策略。 文中提到的数值方法着重于解决全局最优解的问题，展示了情景树算法的应用，类似于期权定价的二叉树模型，但针对连续情况进行了离散化处理。此外，文章提到了使用AMPL软件等工具进行优化问题求解的例子，如Julia语言的StochDynamicProgramming包、MATLAB的SDDP包，以及商业软件Nuopt和AMPL。 计算示例中，作者展示了如何通过设定不同的情景（例如，通过Monte Carlo模拟或理性判断生成）来模拟股票和债券的四期动态配置。具体情境下，例如在2018年11月25日，研究人员将预测未来一年的市场变化，然后根据这些情景构建动态资产配置方案，以期在满足投资者特定目标的同时，实现风险管理与收益的最大化。 这篇文章探讨了在目标日期基金背景下，如何运用离散时间下的随机最优控制方法进行动态资产配置，以适应不断变化的市场环境和投资者需求，并通过实例演示了计算和优化的过程。对于理解和实践量化金融中的资产配置策略，这是一项重要的研究成果。