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SparseIndex:稀疏索引跟踪问题的代码
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2021-05-25
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稀疏索引 稀疏索引跟踪问题的代码。 我们采用用户构建的股票代码索引,并在索引中的股票收益矩阵上训练模型。 在给定的日期范围内。 目标是计算一个由索引中的股票稀疏子集组成的投资组合,该投资组合将以较小的跟踪误差来跟踪该指数。 也就是说,我们正在尝试快速查找问题的近似值: min_w || Rw-y || _2 + \ lambda * card(w)服从w \ geq 0,\ sum_i w_i = 1 其中R是收益的mxn矩阵。 n是索引中的资产数量。 在训练集的时间段中,因此第i列是第i种资产的回报向量。 w是权重的长度n向量。 w_i代表投资于资产i的投资组合的比例。 y是长度m向量,代表训练期间复合指数的收益 card(w)将w映射为其基数。 lambda是一个正则化参数,会惩罚解决方案的基数。 约束w \ geq 0表示我们不允许卖空\ sum_i w_i = 1是规范
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SparseIndex-master.zip (20个子文件)
SparseIndex-master
test_sparseIndex.pyc 3KB
createReturnDatabase.py 2KB
run.py 1KB
test_multiProcessingSparseIndex.py 2KB
__init__.py 0B
sparseIndex.py 9KB
validateSparseIndex.py 4KB
mr
reducer.py 2KB
__init__.pyc 101B
mapper.py 3KB
input 227B
__init__.py 0B
input_small 8B
README.md 1KB
test_sparseIndex.py 2KB
test_validateSparseIndex.py 933B
test_multiProcessingSparseIndex.pyc 4KB
multiProcessingSparseIndex.py 6KB
test_validateSparseIndex.pyc 2KB
returnData.db 2.54MB
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阚发景
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