10.3969/j.issn.1006-9348.2013.02.048
基于改进粒子群算法的投资组合模型
研究最优化处理资产的实际收益率问题,经典的均值一方差模型对于输入参数过于敏感,不能较好的处理真实世界中的实际收益率问题.为了更好的解决上述问题,建立了一种l∞风险函数的双目标投资组合模型.针对模型中目标函数的不连续性,采用了改进的粒子群优化算法进行求解.改进算法在考虑最优和次优位置的基础上,引入了遗传算法中的交叉操作.在仿真中,运用证券市场中的真实数据分析得出,新模型能够获得比均值一方差模型更小的风险值,同时在实际收益率方面表现更好.
粒子群优化算法、交叉操作、投资组合、实际收益率
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目71101099
2013-04-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
209-212