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均值-CVaR投资组合模型的遗传算法求解研究

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摘要

针对遗传算法(GA)全局搜索能力较弱、收敛精度不高等问题,对遗传算法的交叉操作引入正态分布交叉算子,并用于以CVaR度量风险,含有交易费率的均值-CVaR投资组合模型的求解,给出了预期收益下的最优投资策略。同时通过仿真实验验证了改进遗传算法较常规遗传算法精度更高,性能更稳定。

著录项

来源
《科技与创新》 |2020年第20期|P.12-1418|共4页
作者
郑继明; 郑永杰; 胡济桐; 李超;
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作者单位

重庆邮电大学理学院重庆400065;

重庆邮电大学理学院重庆400065;

重庆邮电大学理学院重庆400065;

重庆邮电大学理学院重庆400065;

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正文语种 chi
中图分类经济数学方法;
关键词
正态分布交叉算子; 改进遗传算法; CVaR; 投资组合优化;

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