基于去噪和分形的加密货币投资组合模型优化研究

来源：南京信息工程大学学报·自然科学版杂志2021年第3期北京时间：

作者：曹广喜

单位：曹广喜,南京信息工程大学 管理工程学院, 南京, 210044;南京信息工程大学 滨江学院, 无锡, 214105;南京信息工程大学 气象灾害预报预警与评估协同创新中心, 南京, 210044,张星宇,南京信息工程大学 管理工程学院, 南京, 210044

摘要：为提高投资效益，本文针对传统投资组合模型的缺陷，结合经验模态分解（EMD）去噪法和多重分形消除趋势交叉相关分析法（MF-DCCA），提出经验模态分解去噪下的多重分形投资组合模型（简称EMD-Mean-MF-DCCA）.将新模型应用于极具投机性的加密货币投资组合，结合滚动窗口技术进行样本外检验和分析，实证结果显示：无论加密货币价格处于上升还是下降趋势，EMD-Mean-MF-DCCA相对于其他传统投资组合模型及未去噪的分形投资组合模型，均在盈利能力和夏普比率方面具有明显优化效果，且当加密货币价格大幅下跌时，基于新模型的组合投资策略也具有较好的抵抗风险能力.

关键词：加密货币;投资组合;分形;经验模态分解法(EMD);去噪;EMD-Mean-MF-DCCA模型

基金资助：国家自然科学基金（71371100，71701104）