基于混合量子粒子群優(yōu)化的投資組合模型及實證分析
[Abstract]:Based on the Markowitz mean-variance model, a portfolio model with the constraints of the number of assets and the ratio of investment is established, which makes the new model more practical. In order to solve this model and simulate the actual investment, a hybrid algorithm of differential evolution and chaotic search based on quantum particle swarm optimization (QPSO) is proposed. Numerical experiments show that the proposed algorithm is effective and superior to other improved particle swarm optimization algorithm, differential evolution algorithm, genetic algorithm, simulated annealing algorithm, Tabu search algorithm. At the same time, the results show that the proposed algorithm can solve the portfolio model well, and the simulation results are good.
【作者單位】: 北方民族大學信息與系統(tǒng)科學研究所;
【基金】:國家自然科學基金(61561001) 北方民族大學重點科研項目(2015KJ10)~~
【分類號】:F831;F224;TP18
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,本文編號:2358255
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