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基于DPSO-RK算法解带有交易成本的投资组合选择问题

论文摘要

目的在Markowitz均值-方差模型的基础上,建立带有交易成本且期望收益和风险都有一定误差的投资组合选择模型,即乐观情况下期望收益最大风险最小模型和悲观情况下期望收益最小风险最大模型。方法根据模型特点,设计了基于Runge-Kutta法的差分进化粒子群优化（Differential PSO with Runge-Kutta,DPSO-RK）算法。结果与结论数值试验表明用DPSO-RK算法求解该模型是有效的,模型符合实际,与改进的粒子群优化算法（Improved Particle Swarm Optimization,IPSO）相比,本文所提出的算法具有更好的仿真结果。

论文目录

  • 1 模型的建立
  • 2 PSO在投资组合选择问题的应用
  •   2.1 PSO简介
  •   2.2 基于Runge-Kutta法的PSO算法
  • 3 数值试验与结果
  •   3.1 实际市场指数测试
  •   3.2 实例应用
  •     3.2.1 模型与算法的参数设置
  •     3.2.2 实验结果及分析
  • 4 总结

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 李超一,余雅萍,高岳林

    关键词: 投资组合,均值方差模型,交易成本,粒子群优化

    来源: 宝鸡文理学院学报(自然科学版) 2019年04期

    年度: 2019

    分类: 基础科学,经济与管理科学

    专业: 金融,证券,投资

    单位: 北方民族大学宁夏科学计算与智能信息处理协同创新中心

    基金: 国家自然科学基金项目(61561001,11961001),宁夏高等教育一流学科建设基金(NXYLXK2017B09),北方民族大学重大专项(ZDZX201901)

    分类号: F830.91

    DOI: 10.13467/j.cnki.jbuns.2019.04.009

    页码: 36-42

    总页数: 7

    文件大小: 741K

    下载量: 67

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/cde9dbf0703c58938a026bb7.html