【摘要】：針對(duì)使用完全復(fù)制法進(jìn)行指數(shù)跟蹤的缺點(diǎn)和僅以跟蹤誤差作為指數(shù)跟蹤目標(biāo)的不足,以跟蹤誤差最小化和超額收益最大化兩者的權(quán)衡作為指數(shù)跟蹤的目標(biāo)函數(shù),綜合考慮實(shí)際中的交易成本、現(xiàn)金、賣空限制等約束,建立指數(shù)跟蹤優(yōu)化模型,并采用二進(jìn)制和實(shí)數(shù)值混合編碼的遺傳BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)指數(shù)跟蹤管理中的資金進(jìn)行優(yōu)化配置.該算法能同時(shí)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和權(quán)值矢量,并結(jié)合遺傳算子和Solis Wets算子生成后代使遺傳搜索空間的群體多樣性更好,加快了遺傳算法的收斂速度,提高了連接權(quán)系數(shù)的優(yōu)化精度.跟蹤深證100指數(shù)的實(shí)證結(jié)果表明:應(yīng)用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行指數(shù)跟蹤的效果明顯優(yōu)于完全復(fù)制法,并且實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)指數(shù)的動(dòng)態(tài)跟蹤.
[Abstract]:In view of the shortcomings of using complete replication method for exponential tracking and only taking tracking error as exponential tracking target, taking the tradeoff between minimizing tracking error and maximizing excess return as the objective function of exponential tracking, considering the constraints of transaction cost, cash and short selling in practice, the optimization model of exponential tracking is established. The genetic BP network with binary and real value mixed coding is used to optimize the allocation of funds in exponential tracking management. The algorithm can optimize the network structure and weight vector at the same time, and combine genetic operator and Solis Wets operator to generate offspring to make the population diversity of genetic search space better, accelerate the convergence speed of genetic algorithm, and improve the optimization accuracy of connection weight coefficient. The empirical results of tracking Shenzhen 100 index show that the effect of genetic neural network algorithm is obviously better than that of complete replication method, and the dynamic tracking of target index is realized.
【作者單位】： 中國(guó)人民銀行鄭州中心支行;
【分類號(hào)】：F830.9;F224

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本文編號(hào)：2524390