OLPS: A Toolbox for On-Line Portfolio Selection
OLPS: A Toolbox for On-Line Portfolio Selection
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OLPS：在线投资组合选择工具箱
DOI：
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发表时间：
2016
影响因子：
6
通讯作者：
Steven C. H. Hoi
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bin Li;Doyen Sahoo;Steven C. H. Hoi
在线投资组合选择是一个实际的金融工程问题，其目的是在一组资产之间顺序分配资本，以使长期收益最大化。近年来，已经提出了各种机器学习算法来解决这个具有挑战性的问题，但由于各种原因，还没有发布全面的开源工具箱。本文介绍了第一个用于“在线投资组合选择”（OLPS）的开源工具箱，该工具箱实现了由机器学习算法提供支持的经典和最先进策略的集合。我们希望OLPS能够促进新学习方法的发展，并使不同策略的性能基准和比较成为可能。OLPS是在Apache许可证（2.0版）下发布的开源项目，可在https://github.com/OLPS/或http://OLPS.stevenhoi.org/上获得。
On-line portfolio selection is a practical financial engineering problem, which aims to sequentially allocate capital among a set of assets in order to maximize long-term return. In recent years, a variety of machine learning algorithms have been proposed to address this challenging problem, but no comprehensive open-source toolbox has been released for various reasons. This article presents the first open-source toolbox for "On-Line Portfolio Selection" (OLPS), which implements a collection of classical and state-of-the-art strategies powered by machine learning algorithms. We hope that OLPS can facilitate the development of new learning methods and enable the performance benchmarking and comparisons of different strategies. OLPS is an open-source project released under Apache License (version 2.0), which is available at https://github.com/OLPS/ or http://OLPS.stevenhoi.org/.
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DOI：
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发表时间：
2012-06
期刊：
ArXiv
影响因子：
--
作者：
Bin Li;S. Hoi
通讯作者：
Bin Li;S. Hoi
影响因子：
1.6
作者：
L. Györfi;G. Lugosi;Frederic Udina
通讯作者：
L. Györfi;G. Lugosi;Frederic Udina
DOI：
--
发表时间：
2002
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
A. Borodin;Ran El-Yaniv;Vincent Gogan
通讯作者：
A. Borodin;Ran El-Yaniv;Vincent Gogan
用于在线投资组合选择的移动平均线回归策略
影响因子：
14.4
作者：
李斌;Steven C.H. Hoi;Doyen Sahoo;Zhi-Yong Liu
通讯作者：
Zhi-Yong Liu
影响因子：
--
作者：
KELLY, JL
通讯作者：
KELLY, JL