Log-optimal portfolio without NFLVR: existence, complete characterization, and duality
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
В статье рассматривается log-оптимальный портфель, т.е. портфель с конечной ожидаемой логарифмической полезностью, который максимизирует ожидаемую логарифмическую полезность терминального капитала, для произвольной cемимартингальной модели. В большинстве современных работ по этой теме существование и характеризации такого портфеля изучаются при условии NFLVR ("отсутствие бесплатного ланча с исчезающе малым риском"), в то же время имеется много финансовых моделей, в которых условие NFLVR нарушается, но которые допускают log-оптимальный портфель. Мы даем полную и явную характеризацию log-оптимального портфеля и связанного с ним оптимального дефлятора, приводим необходимые и достаточные условия их существования и подробно изучаем их двойственность вне зависимости от модели рынка. Наша характеризация устанавливает явную и прямую взаимосвязь log-оптимального и эталонного (numéraire) портфелей без замены вероятностной меры или эталона.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it