三大投资组合优化算法的应用及比较分析

上海交通大学MBA学位论文三大投资组合优化算法的应用及比较分析

目录

摘要 ............................................................................................................I 第一章绪论 .. (1)

1.1 问题的提出 (1)

1.1.1 课题研究背景 (1)

1.1.2 现有问题 (1)

1.2 文献综述 (2)

1.3 研究目的与研究内容 (3)

1.4 论文的框架 (4)

第二章遗传算法 (5)

2.1 遗传算法简介及其基本概念 (5)

2.2 遗传算法的机理和流程 (6)

第三章模拟退火算法 (8)

3.1 模拟退火算法原理介绍 (8)

3.2 模拟退火算法的步骤 (8)

第四章粒子群算法 (10)

4.1 标准粒子群算法 (10)

4.1.1 算法基本原理、模型和流程 (10)

4.1.2 不同参数选取对粒子群算法性能影响分析 (11)

4.2 双种群粒子群优化算法 (12)

4.3 基于双种群交流的粒子群算法 (12)

第五章投资组合模型和各算法结果分析 (14)

5.1 投资组合约束条件 (14)

5.2 投资组合目标函数 (15)

5.3 投资组合模型求解 (15)

5.3.1 样本与数据来源 (15)

5.3.2 遗传算法结果与分析 (16)

5.3.3 模拟退火算法结果与分析 (32)

5.3.4 粒子群算法结果与分析 (39)

5.3.5 结论 (49)

第六章结束语 (50)

6.1 主要工作与创新点 (50)

6.2 后续研究工作 (50)

参考文献 (51)

致谢 (53)

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图录

图2-1交叉过程 (6)

图2-2遗传算法流程图 (7)

图5-1遗传算法工具箱截图 (17)

图5-2每一代中的最佳适应度函数值、最佳个体和得分 (30)

图5-3遗传算法搜索结果散点图 (31)

图5-4遗传算法搜索结果柱状图 (31)

图5-5模拟退火算法工具箱截图 (32)

图5-6每次迭代的最佳适应度函数值、最优解和目前温度 (37)

图5-7模拟退火算法搜索结果散点图 (38)

图5-8模拟退火算法搜索结果柱状图 (38)

图5-9标准粒子群算法搜索结果散点图 (41)

图5-10标准粒子群算法搜索结果柱状图 (42)

图5-11双种群粒子群优化算法搜索结果散点图 (45)

图5-12双种群粒子群优化算法搜索结果柱状图 (45)

图5-13双种群交流的粒子群算法搜索结果散点图 (48)

图5-14双种群交流的粒子群算法搜索结果柱状图 (49)

VI

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VII

表 录

表5-1 10只股票近年收益数据 .......................................................................................................... 16 表 5-2 0.0=ρ时的最优投资组合结果 ............................................................................................ 18 表5-3 2.0=ρ时的最优投资组合结果 ............................................................................................ 18 表 5-4 5.0=ρ时的最优投资组合结果 ............................................................................................ 19 表5-5 8.0=ρ时的最优投资组合结果 ............................................................................................ 19 表5-6 0.1=ρ时的最优投资组合结果 ............................................................................................ 20 表 5-7 G ENERA TIONS ＝20时的最优投资组合结果 ............................................................................ 25 表5-8 H YBRID FUNCTION 取FMINUNC 时的最优投资组合结果 .......................................................... 25 表 5-9 G ENERA TIONS ＝100时的最优投资组合结果 .......................................................................... 25 表 5-10 I NITIAL RANGE 设置为[-20,20]时的最优投资组合结果 ......................................................... 26 表 5-11 SELECTION FUNCTION 取R OULETTE 时的最优投资组合结果 ................................................. 26 表 5-12 E LITE COUNT 取4时的最优投资组合结果 ............................................................................ 26 表5-13 MUTA TION FUNCTION 取ADAPTIVE FEASIBLE 时的最优投资组合结果 ..................................... 27 表5-14 CROSSOVER FRACTION 取0.5时的最优投资组合结果 ............................................................ 27 表5-15 CROSSOVER FUNCTION 取SINGLE POINT 时的最优投资组合结果 ............................................ 27 表5-16 CROSSOVER FUNCTION 取TWO POINT 时的最优投资组合结果 ................................................ 28 表 5-17 E LITE COUNT 取4时的最优投资组合结果 ............................................................................ 28 表 5-18 E LITE COUNT 取6时的最优投资组合结果 ............................................................................ 29 表 5-19 CROSSOVER FUNCTION 取SINGLE POINT 时的最优投资组合结果 ............................................ 29 表 5-20 SELECTION FUNCTION 取R OULETTE 时的最优投资组合结果 ................................................. 30 表5-21 ρ取不同值时的最优投资组合结果 .................................................................................... 33 表 5-22 ρ取不同值时的最优投资组合结果 .................................................................................... 33 表 5-23 A NNEALING FUNCTION 取B OLTZMANN ANNEALING 时的最优投资组合结果 .......................... 35 表 5-24 R EANNEALING INTERVAL 取值200时的最优投资组合结果 ................................................... 35 表5-25 最优投资组合结果 ................................................................................................................ 36 表 5-26 最优投资组合结果 ............................................................................................................... 36 表5-27 最优投资组合结果 ................................................................................................................ 36 表 5-28 最优投资组合结果 ............................................................................................................... 36 表 5-29 ρ取不同值时的最优投资组合结果 .................................................................................... 37 表 5-30 0.0=ρ时的最优投资组合结果（标准粒子群算法） ....................................................... 39 表 5-31 2.0=ρ时的最优投资组合结果（标准粒子群算法） ....................................................... 39 表 5-32 5.0=ρ时的最优投资组合结果（标准粒子群算法） ....................................................... 40 表 5-33 8.0=ρ时的最优投资组合结果（标准粒子群算法） ........................................................ 40 表5-34 0.1=ρ时的最优投资组合结果（标准粒子群算法） ........................................................ 41 表 5-35 0.0=ρ时的最优投资组合结果（双种群粒子群优化）.................................................... 42 表5-36 2.0=ρ时的最优投资组合结果（双种群粒子群优化） .................................................... 43 表 5-37 5.0=ρ时的最优投资组合结果（双种群粒子群优化）.................................................... 43 表 5-38 8.0=ρ时的最优投资组合结果（双种群粒子群优化） .................................................... 44 表 5-39 0.1=ρ时的最优投资组合结果（双种群粒子群优化） .................................................... 44 表 5-40 0.0=ρ时的最优投资组合结果（双种群交流粒子群）. (46)

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表5-41 2.0=ρ时的最优投资组合结果（双种群交流粒子群） .................................................... 46 表5-42 5.0=ρ时的最优投资组合结果（双种群交流粒子群） .................................................... 47 表5-43 8.0=ρ时的最优投资组合结果（双种群交流粒子群）..................................................... 47 表 5-44 0.1=ρ时的最优投资组合结果（双种群交流粒子群） . (48)

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