基于遺傳算法的投資組合模型研究.pdf

1、我國證券市場自20世紀90年代出現(xiàn)以來發(fā)展迅速，規(guī)模不斷擴大，但是各方面還不夠完善，市場的風(fēng)險較大。在這樣一個不完善、風(fēng)險高的市場中要想獲得投資收益，需要借助一個強有力的工具——投資組合。目前，眾多投資組合的數(shù)學(xué)模型已經(jīng)成功的應(yīng)用于證券市場的投資研究中，并已發(fā)揮了巨大的指導(dǎo)作用。投資組合模型應(yīng)用的重點在于準確的求解模型，然而介于客觀市場的多變性、難于預(yù)測性以及非線性性，傳統(tǒng)的優(yōu)化搜索算法很難對其進行有效求解。近年來隨著遺傳算法的快速發(fā)展

2、，它已經(jīng)被廣泛應(yīng)用到投資組合問題的求解中。
　　本文從經(jīng)典模型出發(fā)，以不同的風(fēng)險度量標(biāo)準分別介紹了均值—方差模型、均值—下半方差模型以及利用了更前沿的金融風(fēng)險度量方法的均值—VaR模型。進一步，本文根據(jù)中國國情，在上述模型的基礎(chǔ)上加入不允許賣空、最小交易單位等限制條件進行改進以得到符合中國市場實際情況的數(shù)學(xué)模型。
　　在模型的求解方法上，本文介紹了傳統(tǒng)遺傳算法和自適應(yīng)遺傳算法的基本概念和過程，并設(shè)計了求解上述三種模型的兩種遺