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改進(jìn)人工魚群算法在基于基數(shù)約束的投資組合中的應(yīng)用研究

發(fā)布時(shí)間:2017-03-18 11:08

  本文關(guān)鍵詞:改進(jìn)人工魚群算法在基于基數(shù)約束的投資組合中的應(yīng)用研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:隨著經(jīng)濟(jì)全球化的進(jìn)程不斷加快,投資環(huán)境也在發(fā)生著深刻變革,顯現(xiàn)在投資者面前的投資機(jī)遇不斷增多,但是伴隨而來的投資風(fēng)險(xiǎn)也在日益加劇。通過構(gòu)建有效的投資組合模型從大量的候選資產(chǎn)數(shù)據(jù)中分析得到目標(biāo)資產(chǎn)組合,以最大限度的提高收益、規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于投資者本身而言顯得至關(guān)重要。然而,從未知候選資產(chǎn)中分析得到有效組合,需要分析的相關(guān)資產(chǎn)數(shù)據(jù)龐大,很難準(zhǔn)確的獲取到有關(guān)信息。通過在1952年Markowitz提出的均值-方差模型基礎(chǔ)上改進(jìn)對(duì)資產(chǎn)組合進(jìn)行建模,并與智能算法技術(shù)結(jié)合已成為時(shí)下最流行的研究方法,近年來也取得了較好的成果。通過對(duì)基本魚群算法進(jìn)行改進(jìn)來解決投資組合中的實(shí)際問題。目前運(yùn)用群智能算法解決投資組合問題時(shí),收斂的速度慢及精度不高、穩(wěn)定性差等不足。鑒于此,對(duì)以往算法的不足進(jìn)行了研究,嘗試運(yùn)用規(guī)范化、隨機(jī)選擇行為中加入變異因子以及改進(jìn)覓食行為的搜索策略,最后通過輪盤賭對(duì)整個(gè)魚群進(jìn)行擇優(yōu)選取進(jìn)行迭代,以此來解決該問題。此外,為了使模型更加符合現(xiàn)實(shí)中的交易環(huán)境,在建立數(shù)學(xué)模型時(shí),還在約束條件中,增加了基數(shù)約束,以減少股票交易中的管理成本和交易費(fèi)用。驗(yàn)證算法性能的數(shù)據(jù)集來自滬深股市中隨機(jī)選取的20只股票的實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù),通過對(duì)投資組合問題中的模型參數(shù)以及改進(jìn)算法中的參數(shù)進(jìn)行詳細(xì)分析,結(jié)果證明該算法有較好的性能。
【關(guān)鍵詞】:投資組合 改進(jìn)人工魚群算法 基數(shù)約束
【學(xué)位授予單位】:合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:F224;F832.51
【目錄】:
  • 致謝7-8
  • 摘要8-9
  • ABSTRACT9-14
  • 第1章 緒論14-20
  • 1.1 研究背景和意義14-15
  • 1.1.1研究背景14
  • 1.1.2 研究意義14-15
  • 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-17
  • 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀15-16
  • 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀16-17
  • 1.3 論文研究內(nèi)容與方法17-18
  • 1.3.1 研究內(nèi)容17-18
  • 1.3.2 研究方法18
  • 1.4 論文章節(jié)安排18-20
  • 第2章 組合優(yōu)化理論和投資組合理論研究20-37
  • 2.1 組合優(yōu)化基本理論20-26
  • 2.1.1 組合優(yōu)化理論分析定義20-22
  • 2.1.2 組合優(yōu)化主要算法22-26
  • 2.2 投資組合相關(guān)理論26-37
  • 2.2.1 投資組合中的一些基本概念26-29
  • 2.2.2 VaR模型及建模分析29-33
  • 2.2.3 CVaR模型及建模分析33-37
  • 第3章 改進(jìn)的人工魚群優(yōu)化算法37-44
  • 3.1 人工魚群算法(AFSA)原理37-39
  • 3.1.1 AFSA算法原理37
  • 3.1.2 AFSA算法步驟37-39
  • 3.1.3 AFSA算法分析39
  • 3.2 改進(jìn)人工魚群算法(IAFSA)原理39-43
  • 3.2.1 IAFSA算法的改進(jìn)思路39-41
  • 3.2.2 IAFSA算法步驟41
  • 3.2.3 IAFSA算法分析41-43
  • 3.3 本章小結(jié)43-44
  • 第4章 基于基數(shù)約束的投資組合模型44-51
  • 4.1 模型基本思想及模型建立44
  • 4.2 IAFSA求解基數(shù)約束型投資組合的實(shí)驗(yàn)44-50
  • 4.2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集44-45
  • 4.2.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境45
  • 4.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析45-50
  • 4.3 本章小結(jié)50-51
  • 第5章 總結(jié)與展望51-53
  • 5.1 總結(jié)51
  • 5.2 展望51-53
  • 參考文獻(xiàn)53-57
  • 攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)活動(dòng)及成果情況57

【相似文獻(xiàn)】

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6 陳書會(huì);人工魚群和k-means相結(jié)合的聚類算法研究與分布式實(shí)現(xiàn)[D];江蘇大學(xué);2016年

7 王泓博;基于人工魚群算法的數(shù)據(jù)遷移策略研究[D];吉林大學(xué);2016年

8 黃美華;基于人工魚群算法的多目標(biāo)背包問題研究[D];廣東工業(yè)大學(xué);2016年

9 周述波;求解函數(shù)優(yōu)化問題的人工魚群算法設(shè)計(jì)研究[D];廣東工業(yè)大學(xué);2016年

10 袁夢茹;基于群智能算法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃技術(shù)研究[D];安徽工程大學(xué);2016年


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本文編號(hào):254357

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