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摘要
高频夏普比率是衡量收益和风险的指标，可以避免估计高维分析中的协方差矩阵，所以在目前的投资组合构建方法中被普遍使用。近年提出的D-SEV方法，通过测量股票收益和高频夏普比率指数之间的相关性，来进一步构建投资组合。然而，D-SEV中用来度量股票与高频夏普比率的相关性的方法存在一些问题，如缺乏稳健性和计算速度慢。在本文中，使用由Sourav Chatterjee提出的新的相关系数来代替。新的相关系数保证了稳健性，特别是它可以降低异常值对相关性的影响，比如对资产价格有很大影响的重大事件。同时它的计算速度也非常快。大量的模拟表明，新的相关系数在几个不同的模型中的表现优于D-SEV和其他传统方法。2019年和2020年的上证和深证股市数据也显示，新的相关系数选择的资产组合比D-SEV选择的资产组合的年化收益高出8%,同时也拥有较高的夏普比率。
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