下载后可任意编辑适度分散化层次风险平价组合配置适度分散化层次风险平价组合配置 【摘 要】Prado 在 20XX 年提出了层次风险平价（HRP）的资产配置方法，他的主要创新点在于，使用了树聚类算法提取出协方差矩阵中的信息，构建层次结构，从而避开了协方差矩阵求逆的要求，结果非常稳定。但它模拟的资产数量较少，同时 HRP 方法还缺乏适当的多元化方案，在分散化问题上仍有许多可以改进的地方。本文在 Prado 的基础上提出了适度分散化的 HRP 算法。在实证中提取沪深 300 股票 14 年的日收盘价数据，从选股方法的角度出发，探讨HRP 框架下的适度分散化方案。实证表明，股票质量、数量等因素均会对 HRP 的结果带来比较大的影响，即在进行资产配置时，应当考虑这些因素的影响，以构建适度分散化的投资组合。 【关键词】 层次风险平价 适度分散化 投资组合 选股方法 一、引言 股票市场是我国直接融资的重要场所，对于提高市场的资源配置效率等有着非常重要的作用。而投资者在构建投资组合时，不可避开的会碰到一些问题：最优的资产配置方法是什么？股票自身的质量、股票的数量多少等是否会对最终的结果产生大的影响？什么是适度分散化？投资者的这些推断对投资组合最终的结果有着很大的影响，因此投资者应当对组合投资的分散化情况和收益、风险的关系有一定的认识。 1952 年，马克维茨发表了一篇名为《资产组合选择》[1]的学术论文，第一次引入了均值与方差的概念，为资产组合配置提供了可靠的决策根据。之后他又提出临界线算法的概念，使得资产组合有了二次优化的配置方式。1996 年桥水基金推出运用风险平价模型的产品，即全天候基金，并大获成功。风险平价指的是对投资组合中的不同资产分配相同的风险权重。但在实际操作上，这些理论的模型也存在着很多问题。对于 CLA 来说，其最大的缺点在于，预测收益的存在的微小偏差将会产生非常不同的投资组合，很不稳定。而风险平价方法同样存在着不稳定的问题。Prado（20XX）[2]提出层次风险平价的方法，使1下载后可任意编辑用到了图论和机器学习的层次聚类法，并用协方差矩阵中所包含的信息进行层次结构的分析，使结果具有稳定性。 除了对于资产配置模型的讨论，国内外学者也在适度分散化方面做了很多实证讨论。他们认为扩大股票规模可以降低证券组合的风险，但目前少有学者讨论适度分散化可能包含的其他方面，如股票质量、数量等与股票投资组合的收益、风险的关系。本文使用 ...
