26年CH金融科技基于机器学习层次聚类树与Riskfolio库的投资组合优化实证研究——以A股沪深 300 成分股为例终稿全日制(22488字).docx

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I摘要全球金融市场波动加剧与资产价格联动性增强，对投资组合的稳健性提出更高要求。传统投资组合优化方法多依赖单一模型假设，难以适配复杂市场环境下的风险分散需求，导致资产配置效率受限。该研究以 2019 年 1 月至 2025 年 10 月的 A 股沪深 300成分股为对象，旨在构建更贴合市场实际的稳健型投资组合优化模型。现有研究存在三方面核心局限：一是多数优化模型仅聚焦风险-收益平衡，未利用资产行业关联特征事前筛选；二是聚类算法与优化模型结合度较低，聚类结果未融入资产权重分配环节；三是 Riskfolio-Lib 库的应用多停留在参数直接调用层面，模型适配...

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