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On-Line Portfolio Selection Using Multiplicative Updates

机译：使用乘法更新进行在线投资组合选择

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摘要

We present an on-line investment algorithm which achieves almost the same wealth as the best constant-rebalanced portfolio determined in hindsight from the actual market outcomes. The algorithm employs a multiplicative update rule derived using a framework introduced by Kivi-nen and Warmuth. Our algorithm is very simple to implement and requires only constant storage and computing time per stock in each trading period. We tested the performance of our algorithm on real stock data from the New York Stock Exchange accumulated during a 22-year period. On this data, our algorithm clearly outperforms the best single stock as well as Cover's universal portfolio selection algorithm. We also present results for the situation in which the investor has access to additional "side information."
机译：我们提出了一种在线投资算法，该算法与从实际市场结果事后确定的最佳恒定再平衡投资组合所获得的财富几乎相同。该算法采用由Kivi-nen和Warmuth引入的框架得出的乘法更新规则。我们的算法实现起来非常简单，并且在每个交易周期中只需要每只股票恒定的存储和计算时间。我们在22年的时间里，根据来自纽约证券交易所的真实股票数据测试了算法的性能。根据这些数据，我们的算法明显优于最佳单只股票以及Cover的通用投资组合选择算法。我们还针对投资者可以获取其他“附带信息”的情况提供了结果。

著录项

  • 来源
    《Machine learning》|1996年|243-251|共9页
  • 会议地点 Bari(IT);Bari(IT)
  • 作者

    David P. Helmbold; Robert E. Schapire; Yoram Singer; Manfred K. Warmuth;

  • 作者单位

    Computer Information Sciences University of California Santa Cruz, CA 95064;

    ATT Laboratories 600 Mountain Avenue Murray Hill, NJ 07974;

    ATT Laboratories 600 Mountain Avenue Murray Hill, NJ 07974;

    Computer Information Sciences University of California Santa Cruz, CA 95064;

  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 计算机的应用;
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