投資組合優(yōu)化模型的文化算法研究.pdf

1、投資組合是現(xiàn)代金融理論的重要組成部分，主要解決如何將一定量的資金分配到不同的資產(chǎn)中，以實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化或收益最大化。目前，對(duì)于投資組合模型的求解主要采用最優(yōu)化方法與先進(jìn)的計(jì)算技術(shù)，特別是智能算法的應(yīng)用。文化算法是新近出現(xiàn)的一種仿生智能算法，它提供了一種普適的雙層進(jìn)化框架，克服了傳統(tǒng)智能算法對(duì)于經(jīng)驗(yàn)知識(shí)隱性表達(dá)與存取的不足。本文借助文化算法獨(dú)特的計(jì)算框架及其良好的并行性，運(yùn)用融合的思想對(duì)算法進(jìn)行有效改進(jìn)，并將改進(jìn)后的混合算法用于函數(shù)優(yōu)化及投

2、資組合優(yōu)化模型的求解中，本文的主要工作如下：
　　 1.將粒子群優(yōu)化算法嵌入到文化算法中，作為其種群空間與信念空間，提出一種新的動(dòng)態(tài)文化粒子群優(yōu)化算法。該算法通過(guò)一組動(dòng)態(tài)聯(lián)系操作來(lái)實(shí)現(xiàn)兩種空間的互相影響、互相促進(jìn)，并以此來(lái)改進(jìn)和克服粒子群優(yōu)化算法易陷入局部最優(yōu)等缺陷。幾種典型測(cè)試函數(shù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法不僅求解精度高而且魯棒性較強(qiáng)，是一種有效的全局優(yōu)化算法。投資組合決策面臨現(xiàn)實(shí)證券市場(chǎng)中的大量數(shù)據(jù)，是一個(gè)復(fù)雜的組合優(yōu)化問(wèn)題，屬

3、于NP難問(wèn)題，傳統(tǒng)的算法難以有效求解。本文將新提出的文化粒子群優(yōu)化算法，用于求解均值-VaR投資組合優(yōu)化模型，并采用罰函數(shù)方法處理模型中的不等式約束。實(shí)證分析的數(shù)值結(jié)果表明，該算法可以高效、合理地解決投資組合優(yōu)化問(wèn)題。
　　 2.基于外部精英存檔和擁擠熵策略，提出一種新的多目標(biāo)文化粒子群優(yōu)化算法。首先通過(guò)四個(gè)多目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果表明該算法在解的收斂性和多樣性方面都較好。其次，將其用來(lái)求解均值-VaR雙目標(biāo)投資組合優(yōu)化模型，實(shí)