国家自然科学基金(71301029)
- 作品数：5 被引量：33H指数：4
- 相关作者：杨兴雨张永张卫国刘悦杨晓光更多>>
- 相关机构：广东工业大学华南理工大学中国科学院数学与系统科学研究院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部人文社会科学研究基金广东省高等学校珠江学者岗位计划更多>>
- 相关领域：经济管理自动化与计算机技术更多>>
- 基于绩效比和合同约束的多阶段在线租赁被引量：8
- 2014年
- 签订合同租赁是获得设备临时使用权的一种重要方式。设备承租方往往在不知道设备未来需求的情况下就需要确定合同的预租天数,这是一个在线决策问题。基于绩效比分析和线性分数规划方法,依次研究了合同约束下的单阶段和多阶段在线租赁决策问题,分别得到了最优的在线预租策略及其绩效比。借助于数值算例,进一步分析了日收益、租赁费、交易费和损失费等因素对最优预租策略及其绩效比的影响。研究结果可以为设备承租方确定预租天数提供一定的决策依据,也可以在确定租赁费、损失费等方面为设备出租方提供一定的理论指导。
- 杨兴雨张卫国徐维军张永
- 带交易费用的集成专家意见在线投资组合策略被引量：11
- 2018年
- 在多期投资组合选择过程中，频繁调整投资比例将会产生一系列的交易费用，是影响投资决策的一个重要因素．在线投资组合属于多期投资组合；投资比例需要按照投资期数逐步调整，而不是一次性确定的．本文将交易费用引入到在线投资组合模型中，应用集成有限个专家意见的弱集成算法设计在线投资组合策略．首先探讨了专家意见为在每阶段都固定地投资于单只股票的情形，得到了考虑交易费用的单一集成策略，证明了与最优专家意见相比，他们的累积收益平均值之间的差值存在渐进形式的下界．其次，讨论了专家意见为在每阶段都固定地投资于多只股票的情形，得到了带交易费用的混合集成策略，并给出了该策略的竞争性能分析．基于纽约证券交易所的股票数据，数值算例进一步说明了本文给出的带交易费用的单一集成策略和混合集成策略几乎与最优专家意见的性能一样好，并分析了交易费用对策略性能的影响．
- 杨兴雨刘悦杨晓光杨晓光张卫国
- 关键词：交易费用
- 基于聚类和随机森林的协同过滤推荐算法被引量：10
- 2018年
- 针对基于邻近关系的协同过滤算法在线推荐效率低的问题,提出了一种可离线训练评分预测模型的算法。通过聚类算法降低用户-项目评分矩阵中用户向量和项目向量的维数,并对数据进行转换使其适用于监督模型;利用转换后的数据离线训练随机森林模型,在线推荐时只需根据随机森林模型的规则进行评分预测,无需查找最邻近用户或项目。实验结果表明,该算法在不降低评分预测精度的情况下,在线推荐效率远高于基于邻近关系的协同过滤算法。
- 杨兴雨李华平张宇波
- 关键词：协同过滤聚类
- 基于移动窗口的适应性在线投资组合策略被引量：4
- 2018年
- 在线投资组合选择问题是当前量化投资领域一个重要的研究问题.为了避免剧烈波动的股票市场中过去较长时间的股价数据对当前的投资决策产生干扰,基于移动窗口设计在线投资组合策略.首先利用近期股价数据,计算所有定常再调整策略的近期表现并对其进行排序;根据其排序构造权重,对所有定常再调整策略进行加权平均,提出了基于移动窗口的策略;进一步采用适应性学习的方法选择移动窗口的长度,提出了适应性学习的策略.采用实际股价数据对提出的策略进行了实证分析,结果表明它们具有较好的性能.
- 杨兴雨何锦安沈健华
- 关键词：投资组合实证分析
- 基于排序预测的带交易费用在线投资组合策略
- 2021年
- 在线投资组合决策过程中频繁调整资产头寸会产生较多的交易费用。本文提出了一个综合考虑预期收益和交易费用的在线投资组合策略。通过预测资产的排序计算组合的预期收益,利用相对熵距离衡量交易费用,构造了一个极大化预期收益和极小化交易费用的优化模型,从而得到了一个在线投资组合更新策略。然后,从理论上证明了该策略具有BH泛证券性,即该策略与离线的最优购买并持有策略具有相同的渐近平均指数收益率。最后,采用中美股票市场实际数据,对该策略进行了数值分析。结果表明,该策略的表现优于已有的在线投资组合策略,且对模型的参数不敏感。
- 杨兴雨林虹何锦安张永
- 关键词：交易费用排序
