【產(chǎn)通社，10月14日訊】暨南大學(xué)（Jinan University）官網(wǎng)消息，其信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院數(shù)學(xué)系林義尊/賴兆榮課題組撰寫的論文“A Locally Optimal Portfolio for m-Sparse Sharpe Ratio Maximization”近日被機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的CCF A類國際頂級(jí)會(huì)議NeurIPS 2024錄用。該論文以暨南大學(xué)為唯一單位，數(shù)學(xué)系教師林義尊為第一作者、數(shù)學(xué)系教師賴兆榮為通訊作者兼第二作者、數(shù)學(xué)系2023級(jí)博士研究生李程為第三作者。這是該課題組繼5月份兩篇論文獲另一機(jī)器學(xué)習(xí)國際頂級(jí)會(huì)議ICML 2024錄用后，又一篇獲機(jī)器學(xué)習(xí)國際頂級(jí)會(huì)議錄用的論文。

NeurIPS的英文全稱是Annual Conference on Neural Information Processing Systems，中文官方名稱為神經(jīng)信息處理系統(tǒng)年會(huì)。它是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域兩大國際頂級(jí)會(huì)議之一、中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（CCF）推薦的A類會(huì)議之一，對(duì)論文的質(zhì)量要求非常高。本屆會(huì)議共收到15671篇有效投稿，其中約25.8%的論文被錄用。第38屆NeurIPS會(huì)議將于2024年12月9日至12月15日在加拿大溫哥華舉行。

夏普比率是金融工程中一種重要且廣泛使用的風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整回報(bào)。在現(xiàn)代投資組合管理中，人們可能需要一個(gè)m-稀疏（不超過m個(gè)活躍資產(chǎn)）的投資組合來節(jié)省管理和財(cái)務(wù)成本。然而，由于該約束的非凸性和復(fù)雜性，很少有現(xiàn)有方法能夠優(yōu)化具有m-稀疏約束的夏普比率。本文將帶m-稀疏約束的夏普比分式優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為等價(jià)的m-稀疏二次規(guī)劃問題。所得目標(biāo)函數(shù)的半代數(shù)性質(zhì)使我們能夠利用Kurdyka-?ojasiewicz性質(zhì)來開發(fā)一種有效的近端梯度算法（Proximal Gradient Algorithm）對(duì)其進(jìn)行求解。文中證明了該算法能收斂于原m-稀疏夏普比率模型的局部最優(yōu)解，在滿足一定的條件下，甚至能夠收斂到全局最優(yōu)解，并給出了相應(yīng)的收斂階分析。據(jù)我們所知，這是第一個(gè)在理論上具有可靠保證的、實(shí)現(xiàn)局部甚至全局最優(yōu)m-稀疏夏普比率的解決方案。

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