近日，信息科学技术学院数学系林义尊/赖兆荣课题组撰写的论文“A Locally Optimal Portfolio for m-Sparse Sharpe Ratio Maximization”被机器学习领域的CCF A类国际顶级会议NeurIPS 2024录用。该论文以暨南大学为唯一单位，数学系教师林义尊为第一作者、数学系教师赖兆荣为通讯作者兼第二作者、数学系2023级博士研究生李程为第三作者。这是该课题组继5月份两篇论文获另一机器学习国际顶级会议ICML 2024录用后，又一篇获机器学习国际顶级会议录用的论文。

     NeurIPS的英文全称是Annual Conference on Neural Information Processing Systems，中文官方名称为神经信息处理系统年会。它是机器学习领域两大国际顶级会议之一、中国计算机学会（CCF）推荐的A类会议之一，对论文的质量要求非常高。本届会议共收到15671篇有效投稿，其中约25.8%的论文被录用。第38届NeurIPS会议将于2024年12月9日至12月15日在加拿大温哥华举行。

      论文简介：夏普比率是金融工程中一种重要且广泛使用的风险调整回报。在现代投资组合管理中，人们可能需要一个m-稀疏（不超过m个活跃资产）的投资组合来节省管理和财务成本。然而，由于该约束的非凸性和复杂性，很少有现有方法能够优化具有m-稀疏约束的夏普比率。本文将带m-稀疏约束的夏普比分式优化问题转化为等价的m-稀疏二次规划问题。所得目标函数的半代数性质使我们能够利用Kurdyka-Łojasiewicz性质来开发一种有效的近端梯度算法（Proximal Gradient Algorithm）对其进行求解。文中证明了该算法能收敛于原m-稀疏夏普比率模型的局部最优解，在满足一定的条件下，甚至能够收敛到全局最优解，并给出了相应的收敛阶分析。据我们所知，这是第一个在理论上具有可靠保证的、实现局部甚至全局最优m-稀疏夏普比率的解决方案。

      该论文成果依托于我校的广东省数量金融大数据工程技术研究中心，得到了国家自然科学基金面上项目（62176103）、国家自然科学基金青年科学基金项目（12401120）、广东省基础与应用基础研究基金项目（2021A1515110541）、广州市科技计划项目（2024A04J3940，2024A04J9896）等项目的资助。文章的发表也表明我校和该工程中心的科研水平和青年教师的培养在高水平大学建设战略下得到显著提升。