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Enregistrement W2559584224 · doi:10.1111/mafi.12201

Cover's universal portfolio, stochastic portfolio theory, and the numéraire portfolio

2018· article· en· W2559584224 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMathematical Finance · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueStochastic processes and financial applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAustrian Science FundEidgenössische Technische Hochschule ZürichVienna Science and Technology Fund
Mots-clésPortfolioPost-modern portfolio theoryPortfolio optimizationMathematical economicsModern portfolio theoryReplicating portfolioMarket portfolioEconomicsStock marketPortfolio insuranceEconometricsStochastic processUniversality (dynamical systems)MathematicsFinancial economicsStatisticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cover's celebrated theorem states that the long‐run yield of a properly chosen “universal” portfolio is almost as good as that of the best retrospectively chosen constant rebalanced portfolio. The “universality” refers to the fact that this result is model‐free , that is, not dependent on an underlying stochastic process. We extend Cover's theorem to the setting of stochastic portfolio theory: the market portfolio is taken as the numéraire, and the rebalancing rule need not be constant anymore but may depend on the current state of the stock market. By fixing a stochastic model of the stock market this model‐free result is complemented by a comparison with the numéraire portfolio. Roughly speaking, under appropriate assumptions the asymptotic growth rate coincides for the three approaches mentioned in the title of this paper. We present results in both discrete and continuous time.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle