13、带卖空和杠杆的增长最优投资组合选择

带卖空和杠杆的增长最优投资组合选择

在投资领域,如何选择最优的投资组合一直是投资者关注的核心问题。传统的非杠杆、仅做多的无记忆市场中,最佳恒定再平衡投资组合(BCRP),也就是对数最优策略,是增长最优的策略。然而,在实际市场中,投资者可以利用杠杆和卖空等手段来优化投资组合。下面将详细探讨带卖空和杠杆的增长最优投资组合选择。

1. 背景与目标

早期在非参数统计、信息论和经济学领域的研究,为仅做多、非杠杆投资建立了最优准则。这些研究表明,市场是无效率的,通过再平衡和基于市场历史预测市场回报,可以获得显著收益。

我们的目标是证明,在回报为独立同分布(i.i.d.)的无记忆假设下,通过保证金买入(即借钱增加市场敞口)使用杠杆可以显著提高增长率。同时,我们还将为卖空建立数学基础,卖空是指借入资产并立即卖出,随后有义务再买回的过程。

2. 基本概念与符号

考虑一个由 $d$ 种资产组成的市场。资产价格的演变用价格向量序列 $s_1, s_2, \ldots \in R^d_+$ 表示,其中 $s_n = (s^{(1)}_n, \ldots, s^{(d)}_n)$,$s^{(j)}_n$ 表示第 $n$ 个交易期结束时第 $j$ 种资产的价格。

为了应用时间序列分析的常用技术,我们将价格向量序列 ${s_n}$ 转换为回报向量:$x_n = (x^{(1)} n, \ldots, x^{(d)}_n)$,其中 $x^{(j)}_n = \frac{s^{(j)}_n}{s^{(j)} {n - 1}}$。这里,回报向量 $x_n$ 的第 $j$ 个分量 $x^{(j)}_n$ 表示在第 $n$ 个交易期对

内容概要:本文以一款电商类Android应用为案例,系统讲解了在Android Studio环境下进行性能优化的全过程。文章首先分析了常见的性能问题,如卡顿、内存泄漏启动缓慢,并深入探讨其成因;随后介绍了Android Studio提供的三大性能分析工具——CPU Profiler、Memory ProfilerNetwork Profiler的使用方法;接着通过实际项目,详细展示了从代码、布局、内存到图片四个维度的具体优化措施,包括异步处理网络请求、算法优化、使用ConstraintLayout减少布局层级、修复内存泄漏、图片压缩与缓存等;最后通过启动时间、帧率内存占用的数据对比,验证了优化效果显著,应用启动时间缩短60%,帧率提升至接近60fps,内存占用明显下降并趋于稳定。; 适合人群:具备一定Android开发经验,熟悉基本组件Java/Kotlin语言,工作1-3年的移动端研发人员。; 使用场景及目标:①学习如何使用Android Studio内置性能工具定位卡顿、内存泄漏启动慢等问题;②掌握从代码、布局、内存、图片等方面进行综合性能优化的实战方法;③提升应用用户体验,增强应用稳定性与竞争力。; 阅读建议:此资源以真实项目为背景,强调理论与实践结合,建议读者边阅读边动手复现文中提到的工具使用优化代码,并结合自身项目进行性能检测与调优,深入理解每项优化背后的原理。
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