行业研究报告

神经网络组合优化初探:基于CvxpyLayers的量化投资框架(华泰证券人工智能52)

2022-02金融投资26华泰证券

本报告探索将组合优化融入神经网络,使用CvxpyLayers实现端到端量化投资。在风险预算模型中取得更好收益,测试两组资产配置均获超额收益。突破传统局限,优化参数可训练,实现多期优化。

报告摘要

本报告探索将组合优化融入神经网络,使用CvxpyLayers实现端到端量化投资。在风险预算模型中取得更好收益,测试两组资产配置均获超额收益。突破传统局限,优化参数可训练,实现多期优化。

核心要点

  1. 引言
  2. 传统组合优化局限
  3. CvxpyLayers介绍
  4. 案例
  5. 总结

报告信息

文件全名
金工度研究: 人工智能52,神经网络组合优化初探-华泰证券
适合读者
量化研究员金融工程师AI投资者
数据来源
多方数据交叉验证
核心议题
金融投资CvxpyLayers

常见问题

《神经网络组合优化初探:基于CvxpyLayers的量化投资框架(华泰证券人工智能52)》主要包含哪些内容?

本报告探索将组合优化融入神经网络,使用CvxpyLayers实现端到端量化投资。在风险预算模型中取得更好收益,测试两组资产配置均获超额收益。突破传统局限,优化参数可训练,实现多期优化。

这份报告由哪家机构发布?

本报告由华泰证券发布,发布于 2022 年。

这份报告覆盖哪一年、篇幅多大?

覆盖 2022 年,全文约 26。

这份报告是免费的吗?如何获取?

本报告为付费报告,可在资料宝站内下单后获取完整内容。

这份报告适合哪些读者?

适合量化研究员、金融工程师、AI投资者等读者参考。

报告涉及哪些关键议题?

重点分析了金融投资、CvxpyLayers等议题。

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