基于智能算法的模糊投资组合模型及应用研究

发布时间：2024-06-29 00:31

　　证券市场作为一个极其复杂的系统,存在大量的不确定性,而不确定性是决策分析研究中的困难所在。事件的不确定性主要有两种形式:随机性、模糊性。基于随机不确定性的投资组合研究已经发展得相当完善,基于模糊不确定性的投资组合研究也逐渐被人们认识和关注。本文将综合运用模糊集理论、最优化方法以及智能优化方法来对模糊投资组合选择问题加以研究。主要研究工作以及创新点概括如下:(1)针对所构建的模型设计了多种有效智能算法或数值方法。分别为:(1)提出了新的PSO-AFSA混合算法,将粒子群算法搜索的结果作为人工鱼群算法初始鱼群,并且将人工鱼群中的最好位置反馈到粒子群的速度更新公式中;(2)对人工鱼群算法的框架进行修改,加入修复机制,使其能求解带有基数约束的多期投资组合模型;(3)提出了新的多目标自适应混沌粒子群算法,模拟粒子群混沌稳定的交替过程,并且使用自适应调整惯性权重策略;(4)提出了新的逐步宽容法,根据投资者的主观偏好,将目标函数分层。(2)在投资组合模型考虑资产的基本面信息,从而构建均值-方差-效率投资组合模型。目前大部分投资组合模型仅仅考虑证券资产历史收益率,未使用证券资产的的基本面信息,而在现实...

【文章页数】：101 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图3-1算法流程图

章基于PSO-AFSA混合算法的模糊投资组合问题的研究19图3-1算法流程图表3-1股票的代码股票代码股票代码股票代码股票代码股票1600086股票3600055股票5000031股票7000016股票2000056股票4....

图3-2投资组合模型(3-15)的有效边界由图3-2可知随着风险的增大，投资组合的收益也在不断的增大

的收益率与其对应总风险都符合收益越大风险越大，收益越小风险越小的一般规律。为了直观了解收益与风险的关系，本章依据表3-4中的数据得到了模型(3-15)的有效边界，如图3-2所示。图3-2投资组合模型(3-15)的有效边界由图3-2可知随着风险的增大，投资组合的收益也在不断....

图5-1流程图

南理工大学硕士学位论文流程具体如图5-1所示，实现11XX开始

图5-2模型(5-31)的有效前沿从图5-2可以看出来：在当k=0.5、k=1和k=2时，利用改进的AFSA算法对模

华南理工大学硕士学位论文表5-7模型(5-31)的结果k=0.5k=1k=24WV110067.910.00739610083.700.00742110137.430.00210070.170.00741410084.170.007432....

本文编号：3996891