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针对遗传算法(GA)全局搜索能力较弱、收敛精度不高等问题,对遗传算法的交叉操作引入正态分布交叉算子,并用于以CVaR度量风险,含有交易费率的均值-CVaR投资组合模型的求解,给出了预期收益下的最优投资策略。同时通过仿真实验验证了改进遗传算法较常规遗传算法精度更高,性能更稳定。
均值-CVaR投资组合模型的遗传算法求解研究
【摘 要】
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针对遗传算法(GA)全局搜索能力较弱、收敛精度不高等问题,对遗传算法的交叉操作引入正态分布交叉算子,并用于以CVaR度量风险,含有交易费率的均值-CVaR投资组合模型的求解,给
【机 构】
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重庆邮电大学理学院
【出 处】
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科技与创新
【发表日期】
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2020年20期
【基金项目】
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重庆邮电大学大学生科研训练项目(编号:A2019-25)资助
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