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均值-CVaR投资组合模型的遗传算法求解研究
被引量：
2
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摘要
针对遗传算法(GA)全局搜索能力较弱、收敛精度不高等问题,对遗传算法的交叉操作引入正态分布交叉算子,并用于以CVaR度量风险,含有交易费率的均值-CVaR投资组合模型的求解,给出了预期收益下的最优投资策略。同时通过仿真实验验证了改进遗传算法较常规遗传算法精度更高,性能更稳定。
作者
郑继明
郑永杰
胡济桐
李超
机构地区
重庆邮电大学理学院
出处
《科技与创新》
2020年第20期12-14,18,共4页
Science and Technology & Innovation
基金
重庆邮电大学大学生科研训练项目(编号:A2019-25)资助。
关键词
正态分布交叉算子
改进遗传算法
CVAR
投资组合优化
分类号
F224 [经济管理—国民经济]
引文网络
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