【摘要】在线投资组合选择(Online Portfolio Selection)问题是当前量化投资领域一个重要的研究问题。近些年来，可投资标的的爆炸式增长急需能够有效计算的投资组合选择策略，而现有高绩效算法大多具有指数级或多项式级的时间复杂度，不利于在实际中应用。由此，该文提出了一种基于次梯度投影的泛投资组合选择策略SGP。该文将次梯度投影的思想应用到资产组合构建的过程中，得到策略的再平衡规则。理论上，该文分析了次梯度投影算法的竞争性能，证明了该策略是一个泛投资组合选择策略;并发现该算法具有线性时间复杂度。实证上, 该文验证了SGP策略在美国与中国市场的表现。结果表明，SGP策略能够实现和最新的泛投资组合选择策略相当的收益率，而算法运行时间短于现有策略。参数敏感性分析表明SGP策略对参数选择不敏感;交易成本敏感性分析表明SGP策略能够承受合理的交易成本。

　　【关键字】量化投资、投资组合选择、次梯度投影、样本外绩效

　　该文发表于《管理科学学报》2018年第3期，该期刊为武汉大学人文社科科学奖励期刊，张迪和唐松慧为金融工程2015级硕士生。