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在处理非线性的投资回报关系时，可以采用以下方法：
1. 运用统计模型：通过收集历史数据，可以使用统计模型（如线性回归、非线性回归等）来描述大宗商品投资回报与投资金额之间的关系。这种方法可以帮助投资者预测不同投资金额下的预期回报，从而在不同投资策略之间进行选择。
2. 风险调整收益：在评估投资回报时，需要考虑风险因素。通过风险调整收益（如夏普比率、信息比率等）可以更好地衡量投资组合的绩效。这种方法可以用于评估大宗商品投资策略的风险收益特征，帮助投资者在不同投资品种之间进行选择。
3. 采用定价模型：针对大宗商品的市场价格波动，可以运用定价模型（如Black-Scholes模型、GARCH模型等）来预测未来价格走势。结合投资策略和定价模型，可以估算出不同投资期限和金额下的预期收益。
4. 基于经济基本面分析：分析大宗商品市场的供需关系、政策因素等经济基本面，对大宗商品的价格走势进行预测。结合投资策略和基本面分析，可以得出非线性投资回报关系下的预期收益。
5. 运用机器学习和人工智能技术：通过收集和整理大宗商品市场的历史数据，可以运用机器学习和人工智能技术（如神经网络、支持向量机等）来预测未来价格走势和投资回报。
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发布于2023-11-29 09:37 北京
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