传统投资组合理论是建立在一系列的严格假设之上的,其中假设之一就是:投资者可以随时调整自己的投资组合中各种资产的头寸。然而在实际中,由于各种因素的制约,交易是有时间限制的。另外,传统的经典投资组合模型多以收益率的方差来衡量风险,而没有考虑最坏情况下的收益,这与投资者规避风险的心理也不符合。我们知道,方差并没有把正偏差和负偏差区别开来,对投资者来说,他们规避的只是低于平均值的偏差,因此,有必要把负偏差从方差中抽取出来单独研究,并把最坏收益引入投资组合模型。传统投资组合理论对无摩擦市场情况下的投资组合理论研究比较成熟,但他们的现实适用性比较差,因为在实际交易过程中,交易费是不能忽略的。这样,就有必要把交易费引入投资组合模型,使其更具实用性。 针对传统投资组合模型的上述不足,在本文的研究中,把投资持有期等分为n个等长的时段,在每个时段末,投资者才可以选择交易或不交易,这样,就可以借助经典投资组合理论来研究离散交易时刻的最优投资策略。另外,为了充分照顾投资者的利益,模型把投资期末整个投资组合的最坏情况下的收益作为模型的一个决定变量。另外,经典投资组合模型中,交易费往往被忽略,实证表明:交易费对投资者的投资策略影响非常重大。在考虑最坏收益,并引入交易费的情况下,投资者的目标函数就变为:U=αU(预期收益)+βU(风险)+(1-α-β)U(最坏收益),投资者的目标就是要追求期术效用的最大化。这里的U代表投资者的期末效用,它是预期收益,风险以及最坏收益效用的函数,系数α,β都是外部参数,他们反映了投资者的风险偏好,投资者可以根据自己的风险偏好进行选择。本文运用模拟期权定价的方法,以一个多种风险资产与无风险资产构成的投资组合为基础,得到了一个控制期末最坏收益的动态优化投资策略。 在模型求解的过程中,首先用遗传算法对每个阶段寻优,并用神经网络得出定量的函数关系,最后利用动态规划求解。并用一个算例演示了计算过程。 本文在理论上提出了一个在考虑投资组合期末最坏收益,并包含交易费的动态优化投资策略。在实际的计算过程当中,会遇到很大的困难,因此,本文只在理论上给出了模型的求解方法,并没有给出模型的具体解。