排名空间中的统计套利

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Content 一篇很有意思的研究，来自斯坦福大学，与传统的使用公司空间研究不同，本文采用了市值排名空间用于股票预测。 本文介绍了一种新颖的统计套利策略，该策略基于市值排名（rank space）而非传统的公司名称（name space）来研究股票市场动态。作者通过市值排名来索引股票，从而获得了一个与名称空间不同的市场视角。研究表明，排名空间中的统计套利表现优于名称空间，这一优势源于排名空间中残差收益的稳健市场表现和更强的均值回归特性。文章提出的统计套利算法包括了一个日内再平衡机制，用于在名称空间和排名空间之间的投资组合进行有效转换。此外，文章还探讨了使用神经网络与否的统计套利策略在名称空间和排名空间的表现，并发现使用神经网络的排名空间投资组合显著优于名称空间的投资组合。该研究的统计套利投资组合 ………………………………