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，本文提出了一种基于次梯度投影的泛投资组合选择策略SGP．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，本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，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．

关键词：在线投资组合选择 泛投资组合选择 次梯度投影 最优定常再调整策略 

单位：武汉大学经济与管理学院金融系; 武汉430072