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Portfolio algorithm based on portfolio beta using genetic algorithm

机译：基于遗传算法的基于公文包β的公文包算法

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The portfolio beta β_p is quite an important coefficient in modern portfolio theory since it efficiently measures portfolio volatility relative to the benchmark index or the capital market. β_p is usually employed for portfolio evaluation or prediction but scarcely for portfolio construction process. The main objective of this paper is to propose a portfolio algorithm that engages β_p in its portfolio construction process and studies its strengths. Our portfolio algorithm termed as β-G portfolio algorithm selects stocks based on their market capitalization and optimizes them in terms of the standard deviation of β_p. The optimizing process or finding optimal weights is done by the genetic algorithm. Our major findings on β-G portfolio algorithm are: (ⅰ) its performance depends on market volatility, i.e. it is expected to work well for a stable market whether it is bullish or bearish (ⅱ) it tends to register outstanding performance for short-term applications.
机译：在现代投资组合理论中，投资组合ββ_p是相当重要的系数，因为它可以有效地衡量相对于基准指数或资本市场的投资组合波动性。 β_p通常用于投资组合评估或预测，但很少用于投资组合构建过程。本文的主要目的是提出一种将β_p参与其投资组合构建过程并研究其优势的投资组合算法。我们的投资组合算法称为β-G投资组合算法，根据其市值选择股票，并根据β_p的标准差对它们进行优化。优化过程或找到最佳权重由遗传算法完成。我们对β-G投资组合算法的主要发现是：（ⅰ）它的表现取决于市场的波动性，即无论是看涨还是看跌，它都有望在一个稳定的市场中很好地工作（ⅱ）它倾向于在短期内表现出出色的表现，学期申请。

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