The performances of the competing p

The performances of the competing predictors are also compared using an out-of-sample trading strategy based on predictive regressions, which combines the stock market and the risk-free asset (one-month Treasury bill) (Ferreira and Santa-Clara, 2011). For each period, predictions of market excess returns are used to calculate the Markowitz optimal weight on the stock market:(9)where λ is the risk aversion and is the corresponding sample variance of market return.13 Portfolio decisions can be made in real time with data available when decisions are made. The ex post portfolio excess return is then calculated at the end of month as

結果 (繁體中文) 1:

競爭預測的性能是使用基於預測回歸一個徹頭徹尾的樣本交易策略，結合股票市場和無風險資產（為期一個月國庫券）還比較（費雷拉和聖-克拉拉，2011） 。對於每個週期，市場超額收益的預測被用於計算股市的維茨最佳權重：
（9）
其中λ是風險規避並且是市場return.13組合決定的對應樣本方差可以實時進行根據現有的數據時做出決定。事後資產組合的超額收益，然後在月末計算公式

結果 (繁體中文) 2:

競爭預測變數的性能也使用基於預測回歸的樣本外交易策略進行比較，該策略結合了股票市場和無風險資產（一個月國庫券）（Ferreira 和 Santa-Clara，2011 年）。在每個期間，市場超額回報的預測用於計算馬可維茨在股票市場上的最佳權重：
(9)
其中 α 是風險厭惡，是市場回報的相應樣本方差。然後，在月末計算後投資組合超額回報，如

結果 (繁體中文) 3:

利用基於預測回歸的樣本外交易策略，將股市和無風險資產（一個月國庫券）結合起來，對競爭預測因數的表現進行了比較（Ferreira和Santa Clara，2011）。在每個時期，市場超額收益的預測被用來計算股票市場上的馬科維茨最優權重：
（九）
式中，λ是風險規避，是市場收益的相應樣本方差。13在作出決策時，可以利用可用數據實时作出投資組合決策。投資組合超額收益在月末計算為