混合遗传模拟退火算法在证券投资组合中的应用

发布时间：2020-12-10 00:24

　　从股票市场形成的那天起,合理的投资所带来的利润就深深的吸引着每一位投资者,人们已经无法满足把钱存入银行所带来的微薄收益,大量的资金涌入股票市场。但是我们同样要认识到股票市场的残酷性,如果在操盘过程中做出了错误的判断面对的将是沉痛的打击,所以对于寻找一个成熟的股票投资方法一直是专家学者孜孜不倦探索的方向。然而股市所受的影响因素众多,股价系统内部以及外部结构的复杂性,决定完成这样一项任务是相当困难的,利用传统的预测及统计工具已无法适应这样的多变性,在这一领域新的分析模型的产生将是进一步研究的目标。传统的方法经常把遗传算法和神经网络结合运用到股市的投资预测领域,这种方法的研究已经取得了一定程度的进展,它主要专注于单只股票或几只股票等小规模的预测。然而本文所介绍的算法主要是从另一个角度去探索证券投资方法,一般情况下购买的股票数量越多,注入资金量越大,获利的效果也越好。所以本算法主要适用于企业级用户,实现他们在投资中的无风险套利。本算法中用到了遗传算法、二次规划、以及退火算法等传统的数学模型,同时也都做了相应的改进已达到较好的实现效果。1、利用遗传算法从大量的股票集合中计算出一组最优的投资组合,... 

【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：54 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题的研究背景及意义
    1.2 课题的研究依据
    1.3 存在的问题
    1.4 本文的主要工作及章节安排
        1.4.1 本文主要工作
        1.4.2 本文章节安排
第2章 股票及其预测的概述
    2.1 股票的概述
        2.1.1 股票的定义
        2.1.2 股票的特征
        2.1.2 股票的种类
    2.2 目前影响我国股票市场的主要因素
    2.3 股票预测的概述
        2.3.1 股票预测的含义
        2.3.2 股票预测研究的发展现状
    2.4 股票预测面临的难题
第3章 遗传算法
    3.1 遗传算法简介
        3.1.1 遗传算法的发展历史
        3.1.2 遗传算法的基本概念及应用领域
    3.2 遗传算法的基本操作流程
    3.3 遗传算法的理论基础
        3.3.1 模式定理
        3.3.2 构造块假设
        3.3.3 内在并行性
        3.3.4 收敛性
    3.4 遗传算法的特点
第4章 混合遗传模拟退火模型
    4.1 退火算法简介
        4.1.1 退火算法原理
        4.1.2 退火算法执行流程
        4.1.3 退火算法的参数控制
    4.2 退火算法优化遗传算法的理论依据
    4.3 本章小结
第5章 股票预测系统的实现与比较分析
    5.1 系统目标
    5.2 优化复制模型
        5.2.1 数据选择
        5.2.2 数据整理
        5.2.3 数据控制
    5.3 效果优略的判定指标
        5.3.1 测试目标
        5.3.2 目标函数
    5.4 遗传算法的实施及预测效果
        5.4.1 算法实施原理
        5.4.2 算法预测效果
    5.5 加入退火算法后的预测效果
        5.5.1 算法实施原理
        5.5.2 算法预测效果
    5.6 与其他算法比较效果
第6章 结论与展望
参考文献
致谢



本文编号：2907737