【摘要】：股票指數(shù)模擬(Stock Index Simulation,SIS)和家庭財(cái)務(wù)規(guī)劃(Family Financial Planning,FFP)是日常的金融應(yīng)用。然而,一方面,目前它們大多數(shù)都是由專(zhuān)業(yè)的規(guī)劃分析師來(lái)完成,非專(zhuān)業(yè)人士難以解決。另一方面,現(xiàn)有的基于數(shù)學(xué)規(guī)劃方法和其他分析方法具有人工干預(yù)多、可解釋性差和不確定性等缺點(diǎn)。因此,本課題針對(duì)SIS問(wèn)題和FFP問(wèn)題構(gòu)建了智能規(guī)劃領(lǐng)域模型,并使用規(guī)劃模擬器自動(dòng)求解。這項(xiàng)研究旨在提高非專(zhuān)業(yè)投資者對(duì)金融領(lǐng)域的理解與應(yīng)用。本文提出一種對(duì)這兩個(gè)問(wèn)題領(lǐng)域建模的一般框架。該框架基于概率并行規(guī)劃(Probabilistic Parallel Planning,PPP)能解決現(xiàn)實(shí)的規(guī)劃問(wèn)題,并能夠?qū)崿F(xiàn)多個(gè)決策目標(biāo)和自動(dòng)化求解。研究方法的核心思想是將SIS和FFP問(wèn)題轉(zhuǎn)化為智能規(guī)劃問(wèn)題。本文考慮了各種因素的參數(shù)化變量、狀態(tài)/動(dòng)作約束、可能事件以及相互關(guān)聯(lián)等特征。同時(shí),本文構(gòu)建的規(guī)劃模型是由針對(duì)PPP的規(guī)劃語(yǔ)言RDDL(Relational Dynamic Influence Diagram Language)描述的,并基于模擬器rddlsim求解。實(shí)驗(yàn)分為兩個(gè)方面:一方面,SIS實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)使用兩種股票數(shù)據(jù)集(上證50指數(shù)和上證100指數(shù))。實(shí)驗(yàn)從某個(gè)時(shí)間點(diǎn)開(kāi)始,求解未來(lái)一年股指的變化趨勢(shì)。通過(guò)運(yùn)用不完全隨機(jī)布爾策略(IRBP_(RDDL))對(duì)模擬股指與真實(shí)股指作對(duì)比,并將求解效果與線性回歸方法、SVM方法和LSTM方法的三種模擬效果作對(duì)比。結(jié)果對(duì)比分別使用交叉熵、最小二乘法和皮爾森相關(guān)系數(shù)作為損失函數(shù)。另一方面,FFP實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)自2018年7月Money Tree軟件的財(cái)務(wù)規(guī)劃實(shí)驗(yàn)報(bào)告和2013年9月的綜合財(cái)務(wù)規(guī)劃實(shí)驗(yàn)報(bào)告,運(yùn)用啟發(fā)式策略(HP_(RDDL))求解多階段和動(dòng)態(tài)離散時(shí)間結(jié)構(gòu)的總財(cái)富變化。求解質(zhì)量既對(duì)模擬的FFP數(shù)據(jù)的最小、最大和平均值與已有的實(shí)驗(yàn)報(bào)告數(shù)據(jù)作對(duì)比,又將運(yùn)行時(shí)間與其他求解策略結(jié)果作對(duì)比。研究結(jié)果表明,股票指數(shù)模擬效果比較貼近于真實(shí)股票指數(shù)變化趨勢(shì)。在大多數(shù)情況下,本文的SIS規(guī)劃方法優(yōu)于線性回歸方法和SVM方法,且與LSTM方法的性能相當(dāng)。此外,家庭財(cái)務(wù)規(guī)劃的模擬效果基本上與其對(duì)比的兩個(gè)實(shí)驗(yàn)報(bào)告的總財(cái)富變化趨勢(shì)一樣。但FFP運(yùn)用啟發(fā)式策略的執(zhí)行效率優(yōu)于其他策略,速度與隨機(jī)策略和SPUDDP相當(dāng)。然而,相對(duì)于其對(duì)比方法,本文方法具有較強(qiáng)的可解釋性等優(yōu)點(diǎn),且求解過(guò)程中無(wú)人工干預(yù)和參數(shù)調(diào)節(jié)�？山忉屝灾饕谟诓捎靡�(guī)劃領(lǐng)域的形式化描述。它不僅能夠展示在SIS領(lǐng)域和FFP領(lǐng)域的各種影響因素之間的關(guān)系,而且得到的規(guī)劃解給出了模擬結(jié)果的狀態(tài)變化軌跡�？偟膩�(lái)說(shuō),本文工作是智能規(guī)劃方法在金融應(yīng)用領(lǐng)域的一次較有意義的新嘗試。
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：F830
【圖文】：

定任何算術(shù)表達(dá)式，可以評(píng)估/采當(dāng)前狀態(tài)數(shù)值。如果指定了報(bào)酬努利函數(shù)[58]）。tate-action Constraints）：定義規(guī)范用的語(yǔ)句組成，可以在任何非流、 false。請(qǐng)注意，中間變量不能在（部分）結(jié)果，而不是其前提條非流的實(shí)例化，例如：生命游戲領(lǐng)數(shù)化非流的對(duì)象域。只需定義用作指定其他對(duì)象域。非流模塊可包模塊中定義的非流變量、初始狀態(tài)、非流文字（non-fluents）、對(duì)象（量 (max-nondef-actions)和折扣因

一個(gè)好的規(guī)劃應(yīng)該提供：更全面的解決方案，更高的預(yù)期回報(bào)，更低的波動(dòng)性，更多的選擇。而且，現(xiàn)實(shí)主義和計(jì)算易處理性始終是實(shí)施中的主要影響因素。理想情況下，多期規(guī)劃的過(guò)程如圖 2-4 和現(xiàn)實(shí)模型應(yīng)包括以下基本特征：（1）捕捉問(wèn)題動(dòng)態(tài)方面的多周期性，包括隨時(shí)間推移的資產(chǎn)收益波動(dòng)以及交易活動(dòng)與內(nèi)部資產(chǎn)收益，負(fù)債和預(yù)期的外部現(xiàn)金流量的平衡；（2）充分處理重要參數(shù)的不確定性，包括任何外部現(xiàn)金流和不確定性回報(bào)，以確保隨著時(shí)間推移滿足預(yù)算和流動(dòng)性要求，并適當(dāng)評(píng)估各種經(jīng)濟(jì)條件下的機(jī)會(huì)成本；（3）考慮決策者的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)態(tài)度；（4）考慮反映傭金費(fèi)用和交易活動(dòng)產(chǎn)生的其他交易費(fèi)用；（5）單一的綜合模型中考慮資產(chǎn)和負(fù)債，解決財(cái)務(wù)規(guī)劃問(wèn)題并遵守會(huì)計(jì)慣例；（6）可理解性，能夠使模型真正地向最終應(yīng)用的需求人員解釋?zhuān)唬?）能夠捕捉實(shí)際決策中涉及的其他因素，包括增長(zhǎng)和預(yù)算要求，以及與投資者問(wèn)題相關(guān)的法律，制度或政策規(guī)定。

和 FFP 模擬都是運(yùn)用 RDDL 語(yǔ)言描述，其問(wèn)兩者公共領(lǐng)域問(wèn)題的形式化定義進(jìn)行描述。決策過(guò)程（Markov Decision Processes，MD隨機(jī)變化的過(guò)程。在每個(gè)階段中，根據(jù)這個(gè)的任何動(dòng)作 。該過(guò)程在下個(gè)過(guò)程中隨機(jī)到達(dá)獎(jiǎng)勵(lì) ， 。其執(zhí)行過(guò)程如圖 2-5 所示。程是由一個(gè)五元組 ， ，{ }， ， 組成，限的狀態(tài)；一組動(dòng)作（或者， 是從狀態(tài) 可用的有限動(dòng)狀態(tài)時(shí)，采用動(dòng)作 的概率；狀態(tài)過(guò)渡到下一個(gè)狀態(tài)，得到的 reward（或子（或懲罰因子），表示未來(lái)的獎(jiǎng)勵(lì)值與現(xiàn)在

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