【摘 要】
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投资组合最优化问题是一个NP难解问题,通常的方法很难使其达到全局最优。而遗传算法模型作为一种高效并行的全局优化搜索方法,已经被应用到很多领域。本文通过将遗传算法模型
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投资组合最优化问题是一个NP难解问题,通常的方法很难使其达到全局最优。而遗传算法模型作为一种高效并行的全局优化搜索方法,已经被应用到很多领域。本文通过将遗传算法模型引入到证券投资分析领域,对最佳证券组合问题进行优化计算,在收益率保持不变的情况下,计算不同投资比例下的风险系数,并且经过与序列二次规划算法计算结果的对比分析,发现使用遗传算法得出的投资组合的风险系数要小于使用序列二次规划方法得出的投资组合的风险系数,由此得出遗传算法模型在某些情况下优于序列二次规划算法的结论。
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