请选择 进入手机版 | 继续访问电脑版
股票配资第一大门户
搜索
 发帖
去哪配资网 门户 资讯 查看内容
0

基于数据累加的证券投资组合遗传算法

摘要: 近年来,遗传算法被许多学者运用到投资组合 优化问题的分析和研究中。钱立炜0采用改进的 多目标遗传算法对证券投资组合进行优化计算。赵 曙光H在对资产产生的风险指标进行聚类分析的 基础上,利用遗传算法计算投资组 ...

        近年来,遗传算法被许多学者运用到投资组合 优化问题的分析和研究中。钱立炜0采用改进的 多目标遗传算法对证券投资组合进行优化计算。赵 曙光H在对资产产生的风险指标进行聚类分析的 基础上,利用遗传算法计算投资组合模型的风险收 益比。谢鑫H运用自适应并行遗传算法来计算证 券投资组合,解决了传统遗传算法容易陷于局部最 优的弊端。李晓薇5独创性地设计了双层遗传算 法来解决证券投资组合问题。姜梦晶63运用遗传 算法和二次规划算法来计算证券投资组合风险问 题,发现使用遗传算法得出的投资组合的风险系数 要小于使用序列二次规划方法得出的投资组合的风 险系数。

        本研究运用数据累加和数据累减技术,将数据 进行累加处理,在消除数据的随机性和波动性的基础上,利用遗传算法对证券投资组合问题进行优化 计算。结果表明:在保持组合收益不变的情况下,比 较由原始数据和经过处理后数据计算出的风险系数 值,将原始数据进行累加处理对于求解证券投资组 合问题是有较大改善的,且得到的风险系数与文 献63中得到的风险系数相比更低、更精确。由此可 知,对于证券投资组合问题,运用数据累加与遗传算 法相结合的方法来解决是比较有优势的。

        20世纪90年代以后,遗传算法作为一种高效、 实用、鲁棒性强的优化技术,发展极为迅速,被广泛 应用到不同领域,引起了许多学者的关注。遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进 化的过程而形成的自适应全局优化搜索算法,借鉴 了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说,是_种并 行、高效、全局搜索方法。其特点是以决策变量的编 码为运算对象,以目标函数值为搜索信息,具有自组 织性、自适应性和自学习性。

       遗传算法操作采用“适者生存”的原则,在潜在 的解决方案种群中逐次产生一个近似最优的方案。 在遗传算法的每一代中,根据个体在问题域中的适 应度值和从自然遗传学中借鉴来的再造方法进行个 体选择,产生新的近似解。在实际操作中每次迭代后得到的新的近似解都要优于原来的解,迭代次数 越多,得到的近似解越精确,且越接近于问题的最优 解。因此,遗传算法比较适用于计算多目标函数最 优解问题。本研究所要求解的证券投资组合问题就 是典型的多目标函数问题,运用遗传算法进行求解 是比较好的选择。

        数据累加处理能够很 好地消除原始数据的波动性。由表1和表2对比可 知,经过累加处理得到的协方差矩阵中的数据,误差 明显减小。由表3可知,经过累加处理后得到的最 优解,数据间差距不大,即各证券的投资比例相差不 大。由表4可知,在收益率相同的情况下,使用原始 数据计算得到的风险系数要高于使用经过一次累 加r数据得到的风险系数。因此,将数据进行累加 处理,可以很好地消除数据的波动性和随机性,并且 对于求解证券投资组合问题有较大的改善。证券的随机性和波动性较大。本研究对8只股 票的投资组合进行了数据累加和数据累减以消除数 据的随机性和波动性,对处理类似问题具有一定的 启发意义。同时,遗传算法是一种自适应全局优化 搜索算法,已经被广泛运用到很多领域来求解最优 解问题,特别是在证券投资组合方面的运用收到了 很好的效果。因此,从理论上讲,本研究得出的结论 具有一定的普遍意义。

鲜花

握手

雷人

路过

鸡蛋
本文作者
2019-4-18 09:05
  • 0
    粉丝
  • 29
    阅读
  • 0
    回复

关注迪恩网络

扫描关注,了解最新资讯

联系人:高经理
电话:15562103797
EMAIL:3318850993@qq.com
地址:威海市创新创业大厦2702
相关分类
热门评论
排行榜

关注我们:微信订阅号

官方微信

APP下载

全国服务热线:

4000-018-888

公司地址:上海市嘉定区银翔路655号B区1068室

运营中心:成都市锦江区东华正街42号

邮编:610066 Email:3318850993#qq.com

温馨提示:本平台仅提供平台服务,所有产品及展示信息均由发行方提供。理财属于投资行为,不等同于银行存款。投资有风险,购买需谨慎。

Copyright   ©2015-2016  去哪配资网Powered by©Discuz!技术支持:迪恩网络