求解非因子回报和夏普比率的ADMM算法

声明

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2研究现状

1.2.1 ADMM算法研究现状

1.2.2非因子回报研究现状

1.2.3夏普比率研究现状

1.3本文创新点

1.4 本文的章节安排

1.5 本章小结

第二章 理论基础

2.1 ADMM算法的基础知识

2.2 基于回报风格分析

2.3 投资组合基础

2.4 本章小结

第三章 最小化非因子回报与最大化夏普比的ADMM形式

3.1最小化非因子回报的ADMM形式

3.1.1非因子回报问题定义域凸性的证明

3.1.2 非因子回报问题的ADMM形式

3.2 最大化夏普比的ADMM形式

3.2.1 夏普比率的等价转换

3.2.2 最大化夏普比率问题的定义域凸性证明

3.2.3 夏普比的ADMM形式

3.3本章小结

第四章 使用拉格朗日乘子循环的改进ADMM算法

4.1 改进的ADMM算法的提出

4.1.1 最小化非因子回报的算法流程

4.1.2 最大化夏普比率的算法流程

4.1.3 改进后的ADMM算法流程图

4.2 ADMM算法的收敛性证明以及可行性分析

4.2.1 算法收敛性证明

4.2.2 算法可行性分析

4.3 本章小结

第五章 实证分析

5.1 最小化非因子回报的实证分析

5.2 最大化夏普比的实证分析

5.2.1根据改进后的ADMM算法寻找合适的拉格朗日参数与松弛因子

5.2.2将ADMM算法与其他类似算法进行比较

5.3 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

致谢

攻读学位期间发表的学术论文