并行遗传算法在证券投资组合中的应用

摘要：

　　本文将传统的马科维茨模型进行了改进，引入了风险厌恶因子，对投资比例设定了上下限。同时提出了一种并行遗传算法(PGA)，其运算时间短，而且随机搜索，不易陷于局部最优。将该算法引入证券投资组合领域，将数据随机分为若干个小组，同时进行遗传优化，提高了运算效率。通过实证分析，求解改进的模型，计算表明并行遗传算法能够准确快速地解决证券投资组合优化问题。

关键词： 金融市场 证券投资组合 并行遗传算法 风险控制

作者: XIE Xin 谢鑫 HU Yun-jiao 胡云姣 FANG Yong-feng 方永峰

作者单位: College of Science, Beijing University of Chemical Technology Beijing 100029 北京化工大学理学院 北京 100029

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国运筹学会企业运筹学第四届学术年会

会议地点: 呼和浩特

会议语种:中文

页码: 178-182

在线出版日期: 2009-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）