Mitigating Return Drag and Regime Whipsaws in Sector Rotation: An Asymmetric Downside-Aware Nested Clustered Optimization Framework
说明减少行业轮动中的收益拖累与状态频繁切换：一种非对称下行风险嵌套聚类优化框架
简介该论文针对行业轮动策略中两类结构性问题：对称方差惩罚上涨与下跌而拖累收益，以及隐马尔可夫模型的状态频繁切换导致换手过高。作者提出结合 Bawa-Lindenberg 下行半协方差矩阵与带粘性转移先验的高斯隐马尔可夫模型的 Asym-Sticky-NCO 框架，覆盖标普 500 的 11 个 GICS 行业。在 2020 年 8 月至 2025 年 12 月的 65 个样本外月份中，该框架年化收益率为 13.41%，最大回撤为 14.22%，状态切换次数从 16 次降至 4 次，月均换手率从 60.78% 降至 30.48%。