Grant Jensen – NVIDIA 技術博客
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Thu, 21 Apr 2022 04:41:21 +0000
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RAPIDS 上的分層風險平價：投資組合分配的 ML 方法
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/hierarchical-risk-parity-on-rapids-an-ml-approach-to-portfolio-allocation/
Tue, 19 Apr 2022 04:38:00 +0000
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數據科學家經常把金融界當作測試新技術的游樂場。金融數據已經被記錄了幾十年，而且都是數字形式的，因此很容易處理。另外，你總是有機會創造一個賺錢的模型！ 在金融領域，投資的總體目標是最大限度地提高回報（投資的收益或損失），同時最小化風險（實際結果與預測結果不同的可能性）。簡而言之，投資就是數學。 這篇文章介紹了一種投資組合優化策略，可以幫助最小化風險敞口。有了 GPU ，算法的速度可以提高 66 倍。 對于散戶投資者來說，這種加速對于頻繁的再平衡尤其有用。同時，機構投資者可以通過機器人顧問使用這種算法來管理資金。為每個獨特客戶的投資組合重新計算算法的計算成本可能會很高，通過引入 GPU 可以大大降低計算成本。 在這篇文章中，我將一步一步地介紹使用分層風險平價（ HRP ）進行有效投資組合分配的 ML 技術。本例將 Python 用于 RAPIDS 。 1952 年，哈里·
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