本文關(guān)鍵詞：改進(jìn)人工魚群算法在外匯預(yù)測(cè)和投資組合中的應(yīng)用

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【摘要】：人工魚群算法具有良好的全局搜索能力和自適應(yīng)能力,在解決投資組合問(wèn)題上有較好的應(yīng)用前景.本文通過(guò)改進(jìn)人工魚群算法,分別對(duì)匯率預(yù)測(cè)和外匯投資組合雙目標(biāo)優(yōu)化兩部分進(jìn)行研究.首先利用基于平均距離視野的人工魚群優(yōu)化的支持向量回歸機(jī)算法對(duì)匯率進(jìn)行短期預(yù)測(cè),提高了外匯預(yù)期收益率的準(zhǔn)確性.然后建立外匯投資組合雙目標(biāo)模型,通過(guò)借鑒帶精英策略的快速非支配排序遺傳算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)的思想,提出基于Pareto排序理論的雙目標(biāo)非支配排序人工魚群算法(non-dominated sorting artificial fish swarm algorithm,NSAFSA).實(shí)證分析表明該算法在求解外匯投資組合方案時(shí),獲得的Pareto前沿比NSGA-II的結(jié)果分布更均勻,多樣性更好.最后對(duì)NSAFSA算法進(jìn)一步改進(jìn),通過(guò)兩次剪枝策略提高了解的質(zhì)量,并給出了可供選擇的最優(yōu)外匯投資組合方案.研究結(jié)果表明人工魚群算法可以對(duì)匯率預(yù)測(cè)和外匯投資組合提供重要參考,在外匯市場(chǎng)中具有較大的應(yīng)用潛力.
【作者單位】： 暨南大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院數(shù)學(xué)系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(11071089) 廣東省自然科學(xué)基金(10151063201000005) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)基金(21609602)
【分類號(hào)】：TP18;F830.59
【正文快照】： Application of the improved artificial fish swarm algorithm inforeign exchange forecast and portfolioMA Li,LI Yang,FAN Suo-hai(Department of Mathematics,School of Information Science and Technology,Jinan University,Guangzhou 510632,China)vector regressio

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本文編號(hào)：1214136