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一种机器学习驱动的高维量化投资模型的构建方法以及投资组合生成方法

摘要

本发明公开了一种机器学习驱动的高维量化投资模型的构建方法以及投资组合生成方法,能联合考虑资产间相关性信息、组合内资产数量以及投资者风险效益最大化,并采用基于非相似度机器学习聚类模型的随机采样方法进行优化求解,从而构建具有低相关性和高风险效益的最优投资组合,避免投资组合在市场异常波动时的组合内资产风险并创造风险可控的组合超额收益。

著录项

  • 公开/公告号CN111667372A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-09-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 武汉大学;

    申请/专利号CN202010434073.7

  • 申请日2020-05-21

  • 分类号G06Q40/06(20120101);

  • 代理机构42222 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人罗飞

  • 地址 430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学

  • 入库时间 2023-06-19 08:16:01

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-06-23

    发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06Q40/06 专利申请号:2020104340737 申请公布日:20200915

    发明专利申请公布后的驳回

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