利用AI技术优化投资组合方案，减少因极端情况引发的投资风险
利用AI技术优化投资组合方案，减少因极端情况引发的投资风险
在金融投资领域，如何有效降低极端风险一直是投资者关注的重点。本文介绍了一种基于网络模型和图论方法的投资组合优化策略，通过评估股票间的极端依赖性，构建了一个能够有效分散风险的投资组合模型。这种方法不仅能够帮助投资者在市场极端波动时降低损失，还能够提供更加稳健的投资回报。
研究背景与意义
在金融市场中，极端事件如市场崩盘等对投资组合的影响尤为显著，传统的风险管理策略显得不足，尤其是在评估极端依赖性方面。由于重尾分布的随机变量可能不存在二阶矩，传统相关性度量在此失效。本研究提出了一种名为极端依赖度量（EDM）的新方法及极端图来量化股票收益间的极端依赖关系，并构建了一个反映这些关系的网络模型。
数据样本与方法
研究从Yahoo Finance获取了2023年深圳成分指数中113只股票的数据，统计期间为2023年1月1日至12月31日，总计242个交易日。通过计算股票间的极端依赖度量(EDM)，构建了一个反映股票收益间极端依赖关系的网络模型。
极端依赖关系与网络模型
极端依赖度量（EDM）
极端依赖度量（EDM）用于衡量两个变量同时出现极端值的倾向，并以此构建股票收益间的网络结构。可以将EDM理解为，在R = ∥Z∥较大时，Z1与Z2之间归一化后的交叉矩极限。换句话说，它是衡量在极端情况下两变量间依赖程度的一种方法。
网络模型构建
研究采用阈值方法构建股票收益依赖网络，通过设定不同阈值θ（0.05, 0.1, 0.15, 0.2, 0.25）来分析网络特征。结果显示，当θ = 0.15时，网络的度分布呈现出幂律衰减，该网络包含113个顶点，并被视为股票的依赖网络。
最大独立集与投资组合优化
研究引入最大独立集（MIS）的概念来设计投资策略。考虑到寻找MIS属于NP难题，研究通过板块或社区划分的方法进一步细分网络。具体来说，研究采用了Girvan-Newman（GN）算法将网络划分为了21个社区，其中包含13个孤立顶点。特别聚焦于社区1、2和4，这些社区占据了大约80%的网络份额，且涵盖了所有重要行业的股票。
实证研究与结果
研究采用风险价值（VaR）和预期损失（ES）作为风险衡量指标，评估了不同投资组合策略的表现。结果显示，基于社区的投资组合在整个多个时间窗口中的表现优于基于行业划分的投资组合和市场整体投资组合，尤其是在市场下跌期间。
投资策略建议
- 高风险偏好：局部投资组合可能提供更高的回报，但伴随较大的波动性。
- 低风险偏好：基于社区的整体投资组合，因为它能提供更低的风险水平以及更加稳定的业绩表现。
总结
本文提出了一种基于网络模型和图论方法的投资组合优化策略，通过评估股票间的极端依赖性，构建了一个能够有效分散风险的投资组合模型。这种方法不仅能够帮助投资者在市场极端波动时降低损失，还能够提供更加稳健的投资回报。