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投资组合是由投资人或金融机构所持有的股票、债券、金融衍生产品等组成的集合。目的是分散风险。投资组合可以看成几个层面上的组合。

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• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等楖率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

金融代写|投资组合代写Investment Portfolio代考|Robo-Advisory Services

Since their emergence in 2008 , a number of startup firms, as well as large asset managers, have introduced robo-advisory services, which provide investment solutions through online platforms, reducing the need for direct interaction with financial advisers.

As robo-advisers have been incorporated into the investment landscape, they have drawn the attention of regulatory authorities. In the United States, robo-advisers must be established as registered investment advisers, and they are regulated by the Securities and Exchange Commission. In the United Kingdom, they are regulated by the Financial Conduct Authority. In Australia, all financial advisers must obtain an Australian Financial Services license, with guidance on digital advisers coming from the Australian Securities and Investments Commission. Robo-advisers are also on the rise in parts of Asia and the rest of the world. Although regulatory conditions vary, robo-advisers are likely to be held to a similar level of scrutiny and code of conduct as other investment professionals in the given region.
Robo-advice tends to start with an investor questionnaire, which may include many of the categories and subcategories shown in Exhibit 4 . Exhibit 4 is a synthesis of questionnaires created by the researchers attributed in the source below. Once assets, liabilities, risk preferences, and target investment returns have been digitally entered by a client, the roboadviser software produces recommendations, based on algorithmic rules and historical market data, that incorporate the client’s stated investment parameters. According to research by Michael Tertilt and Peter Scholz, robo-advisers do not seem to incorporate the full range of available information into their recommendations; ${ }^{3}$ further research will be necessary over time to see how this may affect performance and the evolution of digital advisory services. Nevertheless, current robo-advisory services include automated asset allocation, trade execution, portfolio optimization, tax-loss harvesting, and rebalancing for investor portfolios.
Although their analyses and recommendations can cover both active and passive management styles, most robo-advisers follow a passive investment approach. These roboadvisers typically have low fees and low account minimums, implementing their recommendations with low-cost, diversified index mutual funds or exchange-traded funds (ETFs). A diverse range of asset classes can be managed in this manner, including stocks, bonds, commodities, futures, and real estate. Because of their low-cost structure, robo-advisers can reach underserved populations, such as the mass affluent or mass market segments, which are less able to afford a traditional financial adviser.

Two types of wealth management services dominate the robo-advice sector: fully automated digital wealth managers and adviser-assisted digital wealth managers.

金融代写|投资组合代写Investment Portfolio代考|Risk Analysis

As mandated by regulators worldwide, the global investment industry has undertaken major steps in stress testing and risk assessment that involve the analysis of vast amounts of quantitative and qualitative risk data. Required data include information on the liquidity of the firm and its trading partners, balance sheet positions, credit exposures, risk-weighted assets, and risk parameters. Stress tests may also take qualitative information into consideration, such as capital planning procedures, expected business plan changes, business model sustainability, and operational risk.

There is increasing interest in monitoring risk in real time. To do so, relevant data must be taken by a firm, mapped to known risks, and identified as it moves within the firm. Data may be aggregated for reporting purposes or used as inputs to risk models. Big Data may provide insights into real-time and changing market circumstances to help identify weakening market conditions and adverse trends in advance, allowing managers to employ risk management techniques and hedging practices sooner to help preserve asset value. For example, evaluation of alternative data using ML techniques may help foreshadow declining company earnings and future stock performance. Furthermore, analysis of real-time market data and trading patterns may help analysts detect buying or selling pressure in the stock.

ML techniques may be used to help assess data quality. To help ensure accurate and reliable data that may originate from numerous alternative data sources, ML techniques can help validate data quality by identifying questionable data, potential errors, and data outliers before integration with traditional data for use in risk models and in risk management applications.

Portfolio risk management often makes use of scenario analysis-analyzing the likely performance of the portfolio and liquidation costs under a hypothetical stress scenario or the repeat of a historical stress event. For example, to understand the implications of holding or liquidating positions during adverse or extreme market periods, such as the financial crisis, fund managers may perform “what-if” scenario analysis and portfolio backtesting using pointin-time data to understand liquidation costs and portfolio consequences under differing market conditions. These backtesting simulations are often computationally intense and may be facilitated through the use of advanced AI-based techniques.

投资组合代考

金融代写|投资组合代写Investment Portfolio代考|Robo-Advisory Services

自 2008 年出现以来，许多初创公司以及大型资产管理公司都推出了智能投顾服务，通过在线平台提供投资解决方案，减少了与财务顾问直接互动的需要。

随着机器人顾问被纳入投资领域，它们引起了监管机构的注意。在美国，机器人顾问必须作为注册投资顾问设立，并受美国证券交易委员会监管。在英国，它们受金融行为监管局的监管。在澳大利亚，所有财务顾问都必须获得澳大利亚金融服务许可证，并获得澳大利亚证券和投资委员会对数字顾问的指导。机器人顾问在亚洲部分地区和世界其他地区也呈上升趋势。尽管监管条件各不相同，但机器人顾问可能会受到与特定地区其他投资专业人士类似的审查和行为准则。
智能投顾往往从投资者问卷开始，其中可能包括图表 4 中显示的许多类别和子类别。图表 4 是由以下来源中的研究人员创建的问卷的综合。客户以数字方式输入资产、负债、风险偏好和目标投资回报后，roboadviser 软件会根据算法规则和历史市场数据生成建议，并结合客户规定的投资参数。根据 Michael Tertilt 和 Peter Scholz 的研究，智能投顾似乎并未将所有可用信息纳入他们的建议中。3随着时间的推移，将有必要进行进一步的研究，以了解这可能如何影响数字咨询服务的绩效和发展。尽管如此，目前的机器人咨询服务包括自动资产分配、交易执行、投资组合优化、税收损失收割和投资者投资组合的重新平衡。
尽管他们的分析和建议可以涵盖主动和被动管理风格，但大多数机器人顾问都遵循被动投资方法。这些机器人顾问通常具有低费用和低账户最低限额，通过低成本、多元化的指数共同基金或交易所交易基金 (ETF) 实施他们的建议。可以通过这种方式管理各种资产类别，包括股票、债券、商品、期货和房地产。由于其低成本结构，机器人顾问可以接触到服务不足的人群，例如大众富裕阶层或大众市场，这些人负担不起传统财务顾问的费用。

两种类型的财富管理服务在机器人咨询领域占据主导地位：全自动数字财富管理机构和顾问辅助数字财富管理机构。

金融代写|投资组合代写Investment Portfolio代考|Risk Analysis

按照全球监管机构的要求，全球投资行业已在压力测试和风险评估方面采取了重大步骤，其中涉及对大量定量和定性风险数据的分析。所需数据包括有关公司及其贸易伙伴的流动性、资产负债表头寸、信用敞口、风险加权资产和风险参数的信息。压力测试也可能会考虑定性信息，例如资本规划程序、预期的商业计划变更、商业模式的可持续性和运营风险。

人们对实时监控风险越来越感兴趣。为此，公司必须获取相关数据，将其映射到已知风险，并在其在公司内部移动时加以识别。可以出于报告目的汇总数据或用作风险模型的输入。大数据可以提供对实时和不断变化的市场环境的洞察，以帮助提前识别疲软的市场条件和不利趋势，从而使管理人员能够更快地采用风险管理技术和对冲实践来帮助保护资产价值。例如，使用 ML 技术评估替代数据可能有助于预示公司收益和未来股票表现的下降。此外，对实时市场数据和交易模式的分析可以帮助分析师检测股票的买入或卖出压力。

ML 技术可用于帮助评估数据质量。为了帮助确保可能来自众多替代数据源的数据准确可靠，ML 技术可以在与传统数据集成以用于风险模型和风险管理应用程序之前，通过识别有问题的数据、潜在错误和数据异常值来帮助验证数据质量。

投资组合风险管理经常使用情景分析——分析在假设的压力情景或历史压力事件重复的情况下投资组合的可能表现和清算成本。例如，为了了解在不利或极端市场时期（如金融危机）持有或清算头寸的影响，基金经理可能会使用时间点数据执行“假设”情景分析和投资组合回测，以了解清算成本和投资组合不同市场条件下的后果。这些回测模拟通常是计算密集型的，并且可以通过使用先进的基于人工智能的技术来促进。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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