遗传算法在投资组合中的应用

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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