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求解均值-CVaR投資組合模型的改進粒子群算法

大小:0.49 MB 人氣:0 2017-11-25 需要積分:1

  針對粒子群算法易跳過全局極值,且只能求解連續性問題的缺點,提出離散復形法局部搜索的思想,來有效提高粒子群算法在離散型問題中的搜索性能。針對粒子群算法易陷入局部極小的缺點,引入自適應粒子遷徙操作保證粒子的多樣性,有效避免陷入局部收斂。對采用CVaR度量風險、構建有交易費用和限制證券比例的均值CVaR投資組合模型進行仿真實驗,實驗結果驗證了算法的有效性。將改進的粒子群算法應用到求解均值CVaR模型的投資組合問題,與其他算法相比,該方法精度更高、性能更穩定。

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