...）乜钉认为Sharpe Ratio将标准差视为总风险，但现实中投资者可能更关心低于基准部分的收益损失风险，即下跌风险（Downside Risk），引入了损失下B［曼（Shortfall Constraint）l拘概念；VaR对应的是特定期间内已知置信水平下最大可能的期望损失，表示了潜在下跌...
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It obtains higher prediction accuracy, and furthermore, reduces the downside risk as well as extends the predictable time scale to some extend. Therefore, the asymmetrical SVR is more effective than the standard SVR in predicting stock index time series.
结果表明边界不对称型SVR可以使得预测结果更加准确,并且更有实际意义的是,它降低了下跌风险并一定程度上拉长了可预测时间尺度,因此它更适合用于股指时间序列的预测。
参考来源 - 基于非线性动力学和边界不对称型支持向量回归机的股指时间序列的预测和研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
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