基于多目标差分算法的股票组合优化

发布时间：2017-10-24 10:36

  本文关键词：基于多目标差分算法的股票组合优化

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【摘要】：为了使投资者获得科学的投资决策,对股票组合优化进行了研究。针对马科维茨(Markowitz)的均值方差模型中各只股票权重之和为1的约束,提出了一种新的处理方法。股票权重在变量范围内随机初始化,按降序排列保留权重值直到之和为1,其余股票权重全设为0,解决了运用传统均值方差模型约束处理方法过程中存在的小头寸过多,投资者无法很好处理的问题。并结合多目标差分算法(MODE)对中国金融市场的200只股票进行优化分析。
【作者单位】： 中原工学院电子信息学院;郑州大学电气工程学院;
【关键词】： 股票市场 股票组合优化 均值方差模型 多目标优化 差分算法
【基金】：国家自然科学基金青年基金(61305080);国家自然科学基金面上项目(61473266)
【分类号】：F832.51;F224
【正文快照】： 一、绪论股票是一种有价证券,股票投资(Stock Invest-ment)是指投资者用积累起来的货币购买股票,从而获得收益的行为。它可以为投资者带来收益,但也伴随着风险。然而对于投资者来说,面对庞大的金融市场,如何科学地从中选择出投资组合就显得尤为重要。一般来说收益高的股票所隐

【共引文献】

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本文编号：1088395