Sammanfattning Syftet med denna studie var att jämföra prestandan hos de välkända genetiska algoritmer och tabu sökheuristik med det finansiella problemet med partiell spårning av ett aktiemarknadsindex. Även om vikterna för varje aktie i en spårningsportfölj effektivt kan bestämmas genom quadratic programmering, identifiera lämpliga aktier att inkludera i portföljen är ett NP-hård problem som endast kan hanteras av heuristik. Sju verkliga index användes för att jämföra ovanstående tekniker, och resultat erhölls för olika spårning portfölj kardinaliteter. Resultaten visar att tabu sökning presterar mer effektivt med både verkliga och konstgjorda index. I allmänhet har de spårningsportföljer som erhållits utförts väl under både provperioderna och provperioderna, så att dessa heuristiker kan betraktas som lämpliga lösningar på problemet med att spåra ett index med hjälp av en liten delmängd av lagren.
REF gav en prestandajämförelse av välkända genetiska algoritmer och Tabu sökheuristik.
Index tracking optimization with cardinality constraint: a performance comparison of genetic algorithms and tabu search heuristics
{'venue': 'Neural Computing and Applications', 'journal': 'Neural Computing and Applications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}