均值-CVaR投资组合模型的遗传算法求解研究

摘要：

针对遗传算法(GA)全局搜索能力较弱、收敛精度不高等问题,对遗传算法的交叉操作引入正态分布交叉算子,并用于以CVaR度量风险,含有交易费率的均值-CVaR投资组合模型的求解,给出了预期收益下的最优投资策略.同时通过仿真实验验证了改进遗传算法较常规遗传算法精度更高,性能更稳定.

关键词：正态分布交叉算子、改进遗传算法、CVaR、投资组合优化

分类号：F224(经济计算、经济数学方法)

资助基金：重庆邮电大学大学生科研训练项目编号:A2019-25

在线出版日期：2020-12-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：12-14,18