基于遗传算法的投资组合模型及实证研究(14)

基于遗传算法的投资组合模型及实证研究

第一种，由Ｒｏｙ提出：最优证券组合的预期收益率哗低于某一给定的值碍

的概率达到最小值。

ｍｉｎＰ（砟＿＜写）

第二种，由Ｋａｔａｏｋａ提出：给定一个小的概率口，令证券组合收益的最小限

定值Ｒ达到最大。

ｆｍａｘＲ

ｌｓ２．Ｐ（Ｂ＿＜墨）ｓ口

第三种，由Ｔｅｌｅｓｅｒ提出：给定一个小的概率口和某一限定值Ｒ，令证券组

合的预期收益Ｅ（哗）达到最大。

ｆｍａｘＥ（饰）

Ｉｓｊ，（饰＜Ｒ）墨ａ

１．４论文的主要内容

本文共分为５章，内容安排如下：

第一章，现代投资组合理论综述。主要介绍了课题的研究背景、研究内容

以及国内外研究现状。

第二章，遗传算法的理论研究。主要介绍了遗传算法的基本流程、特点、

性能以及常用的技术。

第三章，遗传算法的改进。主要介绍了ＴＡＮＧ算法、遗传算法与ＴＳ算法相

结合的ＧＡＴＳ混合算法以及ＩＡＧＡ算法。

第四章，遗传算法求解具有投资限制的投资组合模型。设计了一种改进的

遗传算法求借具有投资限制的投资组合模型。

第五章，总结与展望。对本文得到的结论进行总结和对未来的工作进行展

望。

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