基于分段非凸交易成本函数和基数约束的投资组合优化问题求解

摘要

在现实投资场景下,使用分段线性非凸函数更有效描述交易成本而不是线性地刻画交易成本,模型更加贴近实际,计算结果也能够更加有效地指导投资实践.本文引入分段线性非凸交易成本函数,在均值一绝对差(MAD)模型的基础上进行扩展,加入阈值和基数约束,并允许卖空(如果能得到更好的风险收益抵换率)来建立更贴近现实的非凸MAD模型.本文选取了与标准普尔500指数、罗素2000、罗素3000指数相关的数据集使用IBM CPLEX进行模型求解,结果显示,在相同风险水平下,非凸模型的收益率明显高于普通线性模型,当使用16个线程进行求解时,求解速度最快.