【摘 要】
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该文将神经网络引入证券组合投资领域,并对求解二次优化问题的确定性模拟退火神经网络的性能进行了深入的探讨.该文考虑将神经网络引入,神经网络计算的分布式计算结构和非线
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该文将神经网络引入证券组合投资领域,并对求解二次优化问题的确定性模拟退火神经网络的性能进行了深入的探讨.该文考虑将神经网络引入,神经网络计算的分布式计算结构和非线性动力学演化机制,为优化算法的快速实现提供了有效的途径.该文将证券组合投资过程分为三个阶段:变量选择、收益预测和证券组合优化.着重对证券组合优化阶段,不充许卖空情况下,固定预期收益、风险最小的证券组合的二次规划模型提出了一种新颖的确定性模拟退火神经网解法.该文对中国证券市场进行了实验证研究,研究了一个由六种证券构成的证券组合优化问题,并绘出其证券组合有效集.结合实例,深入研究了确定性模拟退火神经网络的收敛性能,以及设计参数对网络收敛性的影响.
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