Rebalance portfolio的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

Rebalance portfolio的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦AllAboutAssetAllocation寫的 資產配置投資策略 可以從中找到所需的評價。

另外網站Help manage risk with portfolio rebalancing - Lincoln ...也說明:Market changes can alter your asset allocation and take you off track, making it harder to meet your investment goals. Learn how to rebalance your portfolio ...

國立政治大學 經濟學系 林建秀、賴廷緯所指導 蔡伯甯的 機器學習對外匯報酬之預測 (2021),提出Rebalance portfolio關鍵因素是什麼,來自於機器學習、自編碼器、主成份分析、隨機森林、極限梯度提升樹、外匯超額報酬、集成方法。

而第二篇論文逢甲大學 財務金融學系 劉炳麟所指導 何姿穎的 退休投資組合與動態提領規劃 (2021),提出因為有 投資組合、動態提領、退休規劃的重點而找出了 Rebalance portfolio的解答。

最後網站A Machine Learning Integrated Portfolio Rebalance ... - MDPI則補充:We propose a portfolio rebalance framework that integrates machine learning models into the mean-risk portfolios in multi-period settings with risk-aversion ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了Rebalance portfolio,大家也想知道這些:

資產配置投資策略

為了解決Rebalance portfolio的問題,作者AllAboutAssetAllocation 這樣論述:

◆本書專章討論行為財務學對於資產配置決策的影響 。   「根據作者的建議,投資人只要保持單純、分散投資,並且儘可能壓低費用,就已經完成一大半的投資工作。作者透徹瞭解資產配置原理與投資成功的竅門,更重要者,這些都是由實際經驗中累積的知識。」 ——約翰.柏格(先鋒集團創辦人,《柏格談共同基金》、《共同基金必勝法則》作者)   「遵循本書提供的建議,各位可以執行最完美的投資計畫,運用最棒的材料,也等於繫上最可靠的安全帶。」 ——威廉.伯恩斯坦(效率前緣網站創辦人,《The Intelligent Asset Allocator》作者)   ◆本書討論策略性資產配置,將最近70多年來金融研究者彙整

的投資知識,以最周詳、最淺顯的方式引用到個人的投資組合上。其宗旨是幫助投資人設計一套符合個人需要的投資組合,並能夠運用於各種市況。一旦把資產分配於股票、債券、房地產與現金之後,整個根本結構就會持續很長一段時間。可是,由於市場條件會產生變化,投資人便需要「重新調整」(rebalance)投資組合,讓每種資產之間的分配恢復原來的設定。經過重新調整,投資組合才能繼續符合投資人的目標與需要,協助控制投資風險。   ◆全書分成三大篇十四章;第I篇解釋為何需要投資計畫,以及資產配置策略的基本理論。分別探討投資計畫與資產配置的關係;投資風險;探討採用兩種資產類別,說明資產配置的技術性內容,包括基本的公式,並

由歷史角度探討市場之間的關係;以及介紹多種資產類別的投資。第II篇探討資產類別選擇。討論資產類別與形態的劃分方法;討論美國股票市場及全球市場;討論美國固定收益市場與其各種成分;討論房地產投資,包括自用住宅;討論另類投資,解釋替代資產類別。第III篇討論投資組合管理。探討各種市場風險、報酬的預測方法,包括作者本身提供的估計值;並談論投資的生命週期概念,提供數種投資組合範例;十三章談論行為財務學,提出所謂正確的資產配置,是指符合需要與個性的投資組合。最後討論包括:費用、稅金、指數型基金與聘請專業管理顧問的優點與缺失。 作者簡介 Richard A. Ferri,CFA   理查.菲力是Portfo

lio Solutions,LLC公司總裁與資深投資組合基金經理人,是特許財務分析師(CFA),同時也是密西根華西學院的財務學教授。作者所經營的公司專門為高資產的個人、家庭、基金會及公司退休金,提供資產配置策略管理,該公司對其客戶的實際管理策略,就是依據本書論述而來。該公司的網址為www.PortfolioSolutions.com。   他另外有三本金融財務投資方面的著述,分別是《Protecting Your Wealth in Good Times and Bad》、《All About Index Funds》、《Serious Money:Straight Talk About In

vesting for Retirement》。

機器學習對外匯報酬之預測

為了解決Rebalance portfolio的問題,作者蔡伯甯 這樣論述:

本研究首先使用機器學習的模型,比較主成份分析(PCA)與自動編碼器(Autoencoder)兩種方式做降維後的資料擬合之結果,並且以測試集的R^2衡量表現,結果顯示,經過自動編碼器預訓練後的資料能更大幅度的提升模型性能。下一步,使用前面訓練好的模型作為弱學習器,以簡單平均的方式做集成,比較三個弱學習器與集成後的預測表現,再以模型預測結果作為買賣訊號來建構外匯投資組合,同時,加入利差策略與動量策略作為比較基準,觀察投資組合的績效表現,根據實驗結果,集成後的投組明顯優於個別機器學習模型,而機器學習模型又優於傳統策略。

退休投資組合與動態提領規劃

為了解決Rebalance portfolio的問題,作者何姿穎 這樣論述:

本研究利用股票和債券 ETF 投資組合月資料進行固定提領和動態提領,透過蒙地卡羅模擬分析機制進行投資組合的績效分析,並考量投資組合權重配置、其他資產投入、投資期限和提領率地調整,評估靜態提領和動態提領機制的成功機率和效益。有鑒於本研究是採用月模擬的方式進行,所以資產再平衡將採用每月調整的方式進行,當進行動態提領機制時,則會在期初將投資組合進行再平衡。本研究發現,無論是對於靜態提領或是動態提領機制而言,並非投資組合中的股票佔比越大,其投資組合模擬的成功機率就越高;且加入投資人的投資期限進行考量後,投資人的投資期限將會影響投資組合模擬的成功機率。另外本研究的結果顯示,適當規範下的動態提領機制的整

體表現優於固定提領,當投資組合的上限門檻以倍數進行且下限以−10%的方式處理,其投資組合模擬的成功機率和績效表現將優於固定提領機制。