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--- paper:deep_portfolio_theory [2019/09/08 00:38] – 创建 kk
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 ====== Deep Portfolio Theory ======
-https://arxiv.org/pdf/1605.07230.pdf
+对本文的总体评价为：（1-5分，5分最高）
+可参考以下标准：
+  * 5分：佳作、开创性成果
+  * 4分：合格的优秀论文、可直接接收发表
+  * 3分：小改（Minor）后可接收
+  * 2分：需要大改（Major）
+  * 1分：价值有限，即使修改后亦不能发表
+  * 0分：本wiki不收录0分的论文。。。
+**有必要时，可以在文中任何地方插入你的签名。**
+===== 文献基本信息 =====
+==== 标题 ====
+Deep Portfolio Theory
+==== 作者 ====
+  - J. B. Heaton, Conjecture LLC, jb@conjecturellc.com
+  - N. G. Polson, Booth School of Business, University of Chicago, ngp@chicagobooth.edu
+  - J. H. Witte, Department of Mathematics, University College London, and Conjecture LLC, jhw@conjecturellc.com
+==== 出版年份 ====
+
+==== 来源 ====
+Arxiv
+==== 关键词 ====
+Deep Learning, Artificial Intelligence, Efficient Frontier, Portfolio Theory
+==== 摘要 ====
+We construct a deep portfolio theory. By building on Markowitz’s classic risk-return
+trade-off, we develop a self-contained four-step routine of encode, calibrate, validate
+and verify to formulate an automated and general portfolio selection process. At the
+heart of our algorithm are deep hierarchical compositions of portfolios constructed
+in the encoding step. The calibration step then provides multivariate payouts in the
+form of deep hierarchical portfolios that are designed to target a variety of objective
+functions. The validate step trades-off the amount of regularization used in the
+encode and calibrate steps. The verification step uses a cross validation approach to
+trace out an ex post deep portfolio efficient frontier. We demonstrate all four steps of
+our portfolio theory numerically
+==== 引用方式 ====
+Heaton, J. B., Nicholas G. Polson, and J. H. Witte. "Deep portfolio theory." arXiv preprint arXiv:1605.07230 (2016).
+==== 链接 ====
+  - https://arxiv.org/pdf/1605.07230.pdf
+  - https://eyun.baidu.com/s/3hsXeDN2
+===== 评阅意见 =====
+==== 文献简介 ====
+. 论文是关于什么的？[请提供该论文的简要摘要。]
+==== 文献评价 ====
+. 这篇论文的长处和短处是什么？[请以以下角度评述：（a）创新（研究问题、建模、方法等）；（b）相关性（研究问题、发现等）；（c）严谨性（适当的方法、分析的正确性等）]
+=== 创新性 ===
+研究问题、建模、方法等
+=== 相关性 ===
+研究问题、发现
+=== 严谨性 ===
+适当的方法、分析的正确性等
+==== 需改改进之处 ====
+.如果有的话，潜在改进的主要地方是什么？[如果这些关键要求和建议能够被适当处理，请重点关注能使文章发表的关键要求和建议。如果你看到不可逾越的障碍，请清楚地描述你的担忧。如果能为编辑和作者提供具体有建设性的意见最好不过了，并在可能的情况下，提出可行的建议。同样，应避免含糊不清和/或含糊不清的批评。]
+==== 需要小改的地方 ====
+.如果有的话，潜在改进的微小地方是什么？[再次，请具体说明。]
+==== 进一步研究的可能与方向 ====
+.有没有机会做一项新的研究？
+==== 其他评价 ====