摘要翻译：
本文研究了在初始资本固定的情况下，通过动态交易，在随机基准上最大化优绩概率的投资组合问题。在一般的不完全市场框架下，该随机控制问题可以化为一个复合纯假设检验问题。我们分析了这个纯测试问题与随机测试问题之间的联系，并由此导出了最大性能超越概率的对偶表示。此外，在一个完整的市场环境下，我们提供了一个封闭形式的解决方案，以击败杠杆式交易所买卖基金的问题。对于不完全随机因子模型下的一般基准，我们给出了最大性能超越概率的Hamilton-Jacobi-Bellman偏微分方程刻画。
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英文标题：
《Outperformance Portfolio Optimization via the Equivalence of Pure and
  Randomized Hypothesis Testing》
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作者：
Tim Leung and Qingshuo Song and Jie Yang
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最新提交年份：
2013
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Portfolio Management        项目组合管理
分类描述：Security selection and optimization, capital allocation, investment strategies and performance measurement
证券选择与优化、资本配置、投资策略与绩效评价
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一级分类：Statistics        统计学
二级分类：Applications        应用程序
分类描述：Biology, Education, Epidemiology, Engineering, Environmental Sciences, Medical, Physical Sciences, Quality Control, Social Sciences
生物学，教育学，流行病学，工程学，环境科学，医学，物理科学，质量控制，社会科学
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英文摘要：
  We study the portfolio problem of maximizing the outperformance probability over a random benchmark through dynamic trading with a fixed initial capital. Under a general incomplete market framework, this stochastic control problem can be formulated as a composite pure hypothesis testing problem. We analyze the connection between this pure testing problem and its randomized counterpart, and from latter we derive a dual representation for the maximal outperformance probability. Moreover, in a complete market setting, we provide a closed-form solution to the problem of beating a leveraged exchange traded fund. For a general benchmark under an incomplete stochastic factor model, we provide the Hamilton-Jacobi-Bellman PDE characterization for the maximal outperformance probability.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/1109.5316