改進(jìn)人工魚群算法在基于基數(shù)約束的投資組合中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著經(jīng)濟(jì)全球化的進(jìn)程不斷加快，投資環(huán)境也在發(fā)生著深刻變革，顯現(xiàn)在投資者面前的投資機(jī)遇不斷增多，但是伴隨而來的投資風(fēng)險也在日益加劇。通過構(gòu)建有效的投資組合模型從大量的候選資產(chǎn)數(shù)據(jù)中分析得到目標(biāo)資產(chǎn)組合，以最大限度的提高收益、規(guī)避風(fēng)險對于投資者本身而言顯得至關(guān)重要。然而，從未知候選資產(chǎn)中分析得到有效組合，需要分析的相關(guān)資產(chǎn)數(shù)據(jù)龐大，很難準(zhǔn)確的獲取到有關(guān)信息。通過在1952年Markowitz提出的均值-方差模型基礎(chǔ)上改進(jìn)對資產(chǎn)組合進(jìn)行建模，

2、并與智能算法技術(shù)結(jié)合已成為時下最流行的研究方法，近年來也取得了較好的成果。
　　通過對基本魚群算法進(jìn)行改進(jìn)來解決投資組合中的實(shí)際問題。目前運(yùn)用群智能算法解決投資組合問題時，收斂的速度慢及精度不高、穩(wěn)定性差等不足。鑒于此，對以往算法的不足進(jìn)行了研究，嘗試運(yùn)用規(guī)范化、隨機(jī)選擇行為中加入變異因子以及改進(jìn)覓食行為的搜索策略，最后通過輪盤賭對整個魚群進(jìn)行擇優(yōu)選取進(jìn)行迭代，以此來解決該問題。此外，為了使模型更加符合現(xiàn)實(shí)中的交易環(huán)境，在建立數(shù)學(xué)