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求解投資組合模型的遺傳算法
（作者未知） 2010/5/5
摘要: 針對投資組合模型的特點(diǎn) ,研究了遺傳算法的編碼、 算子和算子參數(shù) ,設(shè)計(jì)出了一個能夠求解投資組
合模型的遺傳算法.實(shí)證分析表明 ,在求解復(fù)雜的投資組合模型時 ,遺傳算法的實(shí)算結(jié)果要優(yōu)于梯度算法的實(shí)算結(jié)
果.
關(guān)鍵詞: 投資組合模型; 遺傳算法; 實(shí)證分析
0 引言
投資組合模型屬于非線性規(guī)劃問題.在各種投資組合模型中 ,均值2方差模型是比較簡單的非線性規(guī)劃問題 ,而均值2L PM (Lower Partial Moment ,簡稱L PM)模型[1 ]和均值2VaR(Value at Risk)模型[2 ]則是比較復(fù)雜的非線性規(guī)劃問題.求解非線性規(guī)劃問題的常用算法是基于梯度的迭代算法.但這類算法在求解比較復(fù)雜的問題時不能保證得到全局最優(yōu)值.因此在求解目標(biāo)函數(shù)比較復(fù)雜的投資組合模型時 ,必須引入新的算法 — — — 智能算法.目前我國的學(xué)者在利用智能算法求解復(fù)雜的投資組合模型方面的研究還不多.其中文獻(xiàn)[ 3 ]利用模擬退火算法來求解絕對離差模型 ,得到了較好的實(shí)算結(jié)果
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