基于引力搜索算法的证券投资组合问题研究

发布时间：2018-01-17 03:14

  本文关键词：基于引力搜索算法的证券投资组合问题研究　出处：《计算机应用研究》2014年11期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：引力搜索算法是模拟万有引力定律进行搜索的一种新颖的优化算法,已有研究表明该算法比传统的一些优化算法拥有较好的收敛性能,但该算法在局部搜索能力上有所欠缺。提出一种基于惯性递减权重的引力搜索算法(gGSA),该算法能够在局部进行进一步的探索,强化局部搜索能力。该算法应用到基于VaR的证券最优投资组合模型中,解决证券投资组合优化的问题,并以上证50指数中成分股于2012年上半年日收盘价格作为测试数据集进行计算,结果表明改进算法所得到的投资比例能够获得较好的收益率。
[Abstract]:Gravitational search algorithm is a novel optimization algorithm which simulates the law of gravitation. Previous studies show that the algorithm has better convergence performance than some traditional optimization algorithms. However, the local search ability of the algorithm is deficient. A gravity search algorithm based on decreasing inertia weight is proposed, which can be further explored locally. The algorithm is applied to the optimal portfolio model based on VaR to solve the problem of portfolio optimization. Using the closing price of the Shanghai 50 index in the first half of 2012 as the test data set, the results show that the investment ratio obtained by the improved algorithm can obtain a better rate of return.
【作者单位】： 华南理工大学工商管理学院;
【基金】：广东省高校优秀青年教师培养计划资助项目(Yg2013108)
【分类号】：F830.91;TP301.6
【正文快照】： `0引言美国经济学家Markowitz于1952年提出投资组合理论(portfolio theory),该理论主要包含两个重要内容:均值—方差分析方法和投资组合有效边界模型。Markowitz的投资组合理论已在实践中被证明是行之有效的,并且被广泛应用于组合选择和资产配置问题当中。该理论主要用均值和

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1436054