基于 KKT 重构的决策聚焦投资组合优化
原文标题：Decision-Focused Learning for Mean-Variance Portfolio Optimization via KKT-Based Reformulation
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论文针对均值-方差投资组合优化中预测目标与下游决策质量不一致的问题，提出将下层 MVO 的 KKT 最优性条件嵌入上层学习问题的单层优化形式。该方法在保持预算与卖空约束的同时对标准非线性求解器可解。在两组相关性结构不同的真实 ETF 数据滚动窗口实验中，多项投资指标取得最优表现。
- 问题
- 均值-方差组合优化中预测目标与下游决策质量不一致。
- 方法
- 将下层MVO的KKT最优性条件嵌入上层学习，形成单层优化，保留预算与卖空约束。
- 结果
- 两组相关性结构不同的真实ETF滚动窗口实验中，多项投资指标最优。
- 影响
- 决策聚焦学习可直接优化组合表现，为量化投资模型训练提供更对齐的目标。
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