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

書中字有黃金屋 走在汽車革命的路上論文書籍站 Rebalance portfolio

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Portfolio Rebalancing: Everything You Need to Know也說明：Instead, rebalancing a portfolio involves the reallocation of assets to a defined makeup, and applies whether the target allocation is 50/50, 80/20 or 40/60.

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Rebalancing investments - Wikipedia則補充：The rebalancing of investments (or constant mix) is the action / trading strategy of bringing a portfolio that has deviated away from one's target asset ...

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。

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