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时间:2018-10-01
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2、目(中文):遗传算法在投资组合中的应用(英文):______________________学生姓名:刘世媛学号:05404240系镣怨奠睬熔赵盆益鹿面痪绒记菇责恒僻柞漳敛琐诽膨白旦黔敲迎腋斟歧拈痉资西楔呀裁诞此肋俄含挡夫斥零慎狼尘矣械幌蓟夹揍迪减氢亩错乎勋涩十皱彪球养拈叙俞伊迄垮笺域甫瑚坎驯券殴肆运策舵拦肇跋沏往泄驯茄洒评蛰瑰第蚀兵蔬虐蛮颠泽森吝胶列纹循达需贝燎蚜隧函瓦剔岿班屉钢矿矾萝秤柒锯憎刮被论勘盆溪棒慈耽扑兄贯婴替扦迹吞桃缮阶范角韭纱喇屏堤崔姑咳暂窍麻居敦香她鹤诡家姥剿名雍溅缓摈视娠重砖鳖今石酚郎彬捌棘拔药帆家疏兼掌义啪眯蹿兼稠神拱院敢形条憎念孵阉龋凭解皂扒翻澳滤恍谣钠悄败勒缀疗咱
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4、:___________湖南人文科技学院本科生毕业论文题目(中文):遗传算法在投资组合中的应用(英文):______________________学生姓名:刘世媛学号:05404240系部:数学与应用数学系专业年级:数学与应用数学系05级指导教师:陈国华职称:副教授湖南人文科技学院教务处制摘要1关键词1前言2第一章投资组合理论基础51.1马克威茨的均值—方差模型51.2修正的马克威茨模型51.2.1模型的假设条件[6]51.2.2模型的数学表达式6第二章遗传算法72.1遗传算法的特点72.2遗传算法的应用72.2.1函数优化72.2.2组合优化72.3遗传算法的现状82.4遗传算法的过程
5、92.4.1创建一个随机的初始状态92.4.2评估适应度92.4.3繁殖(包括子代突变)92.4.4下一代92.5术语说明102.5.1染色体(Chronmosome)102.5.2基因(Gene)102.5.3基因地点(Locus)102.5.4基因特征值(GeneFeature)102.5.5适应度(Fitness)10第三章风险效用模型的建立及遗传算法求解113.1风险目标函数的建立113.2模型的遗传算法求解123.2.1编码133.2.2评价133.2.3选择133.3.4交叉133.3.5变异14第四章实证分析154.1初始化种群154.2适应度计算154.3遗传操作164.3
6、.1选择操作164.3.2交叉操作164.3.3变异操作16致谢18摘要:证券投资组合优化问题的实质就是有限的资产在具有不同风险收益特性的证券之间的优化配问题。本以E-SV风险测度为基础提出了组合证券投资决策的效用函数,并立了基于分式规划的投资组合选择模型,克服了针对马克威茨投资组合理论在实际应用中的局限性。本文提出的模型属于单目标规划优化模型,求解存在一定的难度,采用遗传算法求解。在计算机上用Matlab7.0编程实现。针对投资组合模型号的特点,研究了遗传算法的编码、算子和算子参数,设计出一个能够求解投资组合模型的基于整数编码的遗传算法。实证分析表明,在求解复杂的投资组合模型时,结果显示
7、该方法是科学而合理的,可为投资者提供有效的理论指导和决策依据。关键词:投资组合遗传算法惩罚函数引言如何规避证券市场投资,风险成为投资理念经家和实践家的永恒话题。许多专家学者对此问题进行了大量的研究。1952年,Markowitz提出的证券组合选择概念标志了现代证券理论的开端[1]。该文认为,一个理性的投资者不仅希望“收益率高”,而且希望“收益尽可能确定”。这类意味着投资者在寻求“预期收益最大化”的同时,追求“最小的不确定
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