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基于CVaR风险测度的连续时间投资组合选择的中期报告
回顾：
在过去的几个月里，我们研究了基于条件价值-at-Risk（CVaR）风险测度的连续时间投资组合选择问题。我们首先介绍了投资组合优化和风险测度的基础知识，然后分析了CVaR风险测度的概念和性质。接着，我们介绍了将CVaR风险测度应用于连续时间投资组合选择的方法，包括最小化CVaR和最大化效用函数等。最后，我们研究了一些经典的投资组合模型，并探讨了它们如何与CVaR风险测度相结合以获得更好的结果。
进展：
目前，我们已经完成了大部分理论分析和算法研究。在接下来的几个月里，我们计划通过数值实验来验证我们的方法的有效性。具体来说，我们将考虑一些真实的金融市场数据，如股票价格或期货价格，来构建投资组合，并与其他方法进行比较。我们将使用一些常见的性能评价指标，如年化收益率、波动率和夏普比率等来衡量不同方法的效果。
未来工作：
1.实验设计：我们将设计不同的实验以测试我们的方法的性能。我们将考虑不同的时间段，不同的投资组合组合和不同的风险偏好等因素来研究我们的方法的鲁棒性和普适性。
2.实验分析：我们将对实验结果进行详细的分析，包括不同方法的收益分布、波动率和最大回撤等方面。我们还将比较不同方法的稳健性和鲁棒性，包括在不稳定市场条件下的表现以及对输入数据的敏感度。
3.结论和讨论：最后，我们将总结实验结果，并讨论我们的方法的优缺点以及未来的研究方向。我们将特别关注如何进一步提高我们的方法的效率和准确性，以及如何将其应用于更广泛的金融市场和投资问题。
结论：
在过去的几个月里，我们研究了基于CVaR风险测度的连续时间投资组合选择问题，并介绍了一些经典的投资组合模型。我们的理论分析和算法研究表明，CVaR风险测度可以帮助投资者更好地评估和控制投资组合的风险，并在最小化风险的同时最大化投资回报。未来，我们将通过实验设计和分析来验证我们的方法的有效性，并探索新的研究方向。