基于遺傳算法的投資組合研究.pdf

1、遺傳算法（Genetic Algorithm，簡稱GA）是美國學(xué)者Pr.John Holland和他的學(xué)生對(duì)自然界中生物系統(tǒng)進(jìn)行的計(jì)算機(jī)模擬研究。它是由美國Michigan大學(xué)的Pr.John Holland于1975年首先提出的一類以達(dá)爾文的生物進(jìn)化論以及孟德爾的遺傳變異論為理論基礎(chǔ)的模擬生物進(jìn)化過程的優(yōu)化算法，并具有自適應(yīng)啟發(fā)式的全局優(yōu)化搜索算法。遺傳算法之所以能夠成為本世紀(jì)智能計(jì)算領(lǐng)域中最受矚目，最為關(guān)鍵的科學(xué)技術(shù)之一，是因?yàn)樗?/p>

2、常適合于處理之前的傳統(tǒng)算法不能或難以解決的NP難問題和非線性規(guī)劃領(lǐng)域問題。
　　二十世紀(jì)五十年代初，一篇名為Portfolio Selection的文章享譽(yù)美國經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域，它是由美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家Harry Markowitz發(fā)表的，并建立了Mean—Variance（均值—方差）理論模型，是經(jīng)濟(jì)學(xué)上首次對(duì)投資風(fēng)險(xiǎn)和投資收益的產(chǎn)生原因進(jìn)行了詳細(xì)的論述，及從理論上分析了怎樣解決的方法，因此M—V模型便被視為現(xiàn)代投資組合理論的開端。

3、　　本文通過對(duì)我國證券投資組合的研究和對(duì)證券市場進(jìn)行調(diào)查發(fā)現(xiàn)其數(shù)學(xué)模型是一個(gè)多峰函數(shù)。因此對(duì)傳統(tǒng)的遺傳算法和一些改進(jìn)的遺傳算法進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)，小生境遺傳算法可以很好的解決多峰函數(shù)對(duì)峰值的查找問題，然而其本身又存在著查找的次數(shù)和精度都還不夠理想的問題?；谶@些缺點(diǎn)本文提出了一種改進(jìn)的小生境遺傳算法，并為了提高算法精度，提出了一種優(yōu)選策略。所以最后將帶有優(yōu)選策略的改進(jìn)的小生境遺傳算法運(yùn)用到我國證券市場中，實(shí)驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，其可以比較準(zhǔn)確的找到不同