基于混合智能算法的動(dòng)態(tài)投資組合模型的研究.pdf

1、2004年以來，理財(cái)產(chǎn)品快速發(fā)展，各金融機(jī)構(gòu)的競(jìng)爭(zhēng)力聚焦在理財(cái)產(chǎn)品上，銀行等金融機(jī)構(gòu)不得不策劃一個(gè)最佳投資組合來合理安排理財(cái)產(chǎn)品募集的資金，達(dá)到最高的盈利目的。隨著中國(guó)證券市場(chǎng)的擴(kuò)大和完善，投資組合的研究和發(fā)展也逐漸成熟，但是很多研究都是針對(duì)股票的投資，對(duì)近年興起的理財(cái)產(chǎn)品資金的投資問題研究還很少。
　　遺傳算法是根據(jù)生物適者生存，不適者淘汰的進(jìn)化論演化而來的，該算法魯棒性強(qiáng)，有較好的全局搜索能力，所以，利用遺傳算法來求解投資組合

2、的研究很多，但是遺傳算法容易出現(xiàn)早熟，而且對(duì)精度要求高的問題的求解不夠穩(wěn)定，不夠精確。
　　本文提出一種混合智能算法，即將蟻群優(yōu)化算法融入到遺傳算法中，來解決理財(cái)產(chǎn)品募集的資金的投資組合問題。首先在Markowitz均值-方差模型的基礎(chǔ)上，結(jié)構(gòu)化分析理財(cái)產(chǎn)品的投資對(duì)象，并且考慮到金融市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)性，建立一個(gè)動(dòng)態(tài)的結(jié)構(gòu)化投資組合數(shù)學(xué)模型。其次，采用遺傳算法將投資組合模型采用二進(jìn)制編碼方式結(jié)合各投資資產(chǎn)的權(quán)重值進(jìn)行編碼生成初始種群，對(duì)種