證券投資組合優(yōu)化算法是人們關(guān)注的熱點(diǎn)、難點(diǎn)問(wèn)題。目前研究主要集中于不同算法方面,其中運(yùn)用最為廣泛的是遺傳算法求解證券投資組合最優(yōu)化問(wèn)題,但投資組合中出現(xiàn)的大量數(shù)據(jù)的隨機(jī)性和波動(dòng)性問(wèn)題并沒(méi)有得到很好的解決。利用數(shù)據(jù)累加和數(shù)據(jù)累減技術(shù)可以較好地解決這一問(wèn)題。采用遺傳智能優(yōu)化算法,可以實(shí)現(xiàn)證券投資組合優(yōu)化計(jì)算。結(jié)果表明:在保持組合收益不變的情況下,比較由原始數(shù)據(jù)和經(jīng)過(guò)處理后數(shù)據(jù)計(jì)算出的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)值,將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行累加處理,對(duì)于求解證券投資組合問(wèn)題是有較大改善的。 

【文章來(lái)源】：河南工程學(xué)院學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2019,34(02)

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于改進(jìn)遺傳算法的證券投資組合研究[D]. 錢(qián)立煒.東南大學(xué) 2017
[2]遺傳算法模型和二次規(guī)劃算法在投資組合最優(yōu)化中的應(yīng)用[D]. 姜夢(mèng)晶.蘭州大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3523006