另一方面，关于IITC或EIITC算法，根据（5.21）和（5.22），我们推断基金的指数增长率遵循下限。最重要的是，这些算法表明，与γ=0.6的情况相比，当γ6=0时，投资者将获得更多的收益。结论和进一步的工作我们根据真实的市场机制为外汇市场引入了一个矩阵值时间序列模型。我们的结构捕捉了真实外汇市场的特征，其中收益矩阵起着关键作用。然后，我们可以通过查看返回矩阵上三角部分或下三角部分的唯一最大值（如果存在）来确定返回矩阵的顺序。从这个突破点出发，我们开发了一种交叉利率方法来建立在线投资组合选择方案。在数学上，我们证明了所构造算法的可行性和普遍性。在本文中，为了确定两个回报矩阵的阶数，我们消除了在两个回报矩阵的上三角部分或下三角部分出现多个最大值的情况，甚至消除了在上三角部分和下三角部分出现最大值的更复杂情况。这更有可能，但在数学上仍然是一个挑战。我们还想提到的是，我们还没有用货币兑换市场的现有数据测试本文中开发的方案。我们计划在今后的工作中考虑这些问题。参考文献[1]Alberrio S，Lao L，Zhao X（2001）在存在交易成本的情况下进行预测的在线投资组合选择策略。数学方法操作研究54:133-161。[2] Cover TM（1991）Universal投资组合。数学金融1（1）：1-29。[3] Cover TM，Ordentlich E（1996）Universal Portfolions with side information。IEEE Trans。信息。

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