基于混合量子粒子群优化的投资组合模型及实证分析

发布时间：2018-11-26 10:10

【摘要】：本文在Markowitz均值-方差模型的基础上,建立了带有资产数目和投资比例约束的投资组合模型,使得新模型更加切合实际.为了求解这个模型和仿真实际投资,构造了基于量子粒子群优化的差分进化和混沌搜索混合算法.数值实验表明所提算法是有效的,优于其他改进的粒子群算法、差分进化算法、遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法.同时实证表明,所提出的算法很好地求解了这个投资组合模型,模拟仿真产生了较好的结果.
[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.
【作者单位】： 北方民族大学信息与系统科学研究所;
【基金】：国家自然科学基金(61561001) 北方民族大学重点科研项目(2015KJ10)~~
【分类号】：F831;F224;TP18

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