Portföljoptimering innebär en optimal tilldelning av begränsat kapital till olika tillgängliga finansiella tillgångar för att uppnå en rimlig avvägning mellan vinst- och riskmål. I den här uppsatsen studerade vi Markowitz utökade modell för optimering av medelvariansportföljer. I den utvidgade modellen beaktade vi kardinalitet, kvantitet, förtilldelning och begränsningar för runda partier. Dessa fyra begränsningar i verkligheten begränsar antalet tillgångar i en portfölj, begränsar minimi- och maximiandelen tillgångar som innehas i portföljen, kräver att vissa specifika tillgångar inkluderas i portföljen och att tillgångarna investeras i enheter av en viss storlek. En effektiv lärande-vägledd hybrid multi-objektive evolutional algoritm föreslås för att lösa den begränsade portföljoptimering problem i den utvidgade medel-variance ram. En strategi för inlärningsstyrd lösningsgenerering ingår i den multiobjektiva optimeringsprocessen för att främja en effektiv konvergens genom att vägleda det evolutionära sökandet mot de lovande regionerna i sökområdet. Den föreslagna algoritmen jämförs med fyra befintliga avancerade multiobjektiva evolutionära algoritmer, nämligen icke-dominerad sorteringsgenetisk algoritm (NSGA-II), styrka Pareto Evolutionär algoritm (SPEA-2), Pareto Envelope-baserad valalgoritm (PSA-II) och Pareto Archived Evolution Strategy (PAES). Beräkningsresultat rapporteras för offentligt tillgängliga OR-biblioteksdata från sju marknadsindex som omfattar upp till 1318 tillgångar. Experimentella resultat på det begränsade problemet med portföljoptimering visar att den föreslagna algoritmen avsevärt överträffar de fyra välkända multiobjektiva evolutionära algoritmerna med avseende på kvaliteten på erhållen effektiv gräns i de genomförda experimenten.
Markowitz medelvariance portföljoptimering modell föreslog en lärande-vägledd lösning generering strategi med beaktande av fyra verkliga begränsningar (kardinalitet, kvantitet, förtilldelning och runda parti) och resultaten av den föreslagna algoritmen jämfördes med fyra befintliga multi-objektiva Evolutionära Algoritmer inklusive NSGA-II, SPEA-2, PESA-II och PAES av REF.
A learning-guided multi-objective evolutionary algorithm for constrained portfolio optimization
{'venue': 'Appl. Soft Comput.', 'journal': 'Appl. Soft Comput.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}