基于遺傳算法的多目標優(yōu)化算法及在金融投資組合中的應用.pdf

1、隨著經(jīng)濟發(fā)展的加快，中國的金融市場和金融體制不斷完善。在國民人均可支配收入不斷增長的趨勢下，基金作為一種主要的大眾投資方式，在近兩年的時間內(nèi)，呈現(xiàn)了迅猛發(fā)展的勢頭?；鹬饾u成中國資本市場上的主要機構投資者，其投資組合直接作用于證券市場的價格波動。因此，建立有效的基金投資組合模型對中國金融市場的穩(wěn)定發(fā)展具有十分重要的實踐意義。有效的投資組合，可以提高我國資金的投資收益水平，提高投資公司的償付能力，降低投資公司的風險，增強企業(yè)的競爭力。特別

2、地，我國資金有效運用的重要意義已不僅在于對投資業(yè)的自身發(fā)展，而且對我國資本市場的發(fā)展來說作用重大。最優(yōu)投資組合可以指導公司在進入資本市場進行投資時，正確選擇投資對象及其比例，使一定收益率水平下的投資風險最低，或者一定風險情況下獲得最高的投資收益率水平，從而為資本市場帶來巨額增量資金，推動資本市場的穩(wěn)定健康發(fā)展。
　　本文對遺傳算法進行了介紹，包括遺傳算法基本原理、遺傳算法基本過程、遺傳算法編碼操作、遺傳算法工具箱、多目標規(guī)劃中的遺

3、傳算法。本文基于遺傳算法的投資組合優(yōu)化建立了模型，首先基于遺傳算法的投資組合模型框架，然后確立股票資產(chǎn)的分類，建立資產(chǎn)分類的模糊數(shù)學模型，建立基于遺傳算法的投資組合模型。本文對基于遺傳算法的投資組合優(yōu)化模型進行了應用，計算了投資組合在風險偏好和風險厭惡情況下的最優(yōu)解。
　　本文以研究基于遺傳算法的多目標優(yōu)化算法及在金融市場的應用為主要研究對象。這是個新興的風險測度方法，在國內(nèi)的研究剛剛起步，而國外的研究已經(jīng)有了較大的深入。針對這一