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并行遗传算法在证券投资组合中的应用

谢鑫  胡云姣  方永峰  
【摘要】:本文将传统的马科维茨模型进行了改进,引入了风险厌恶因子,对投资比例设定了上下限。同时提出了一种并行遗传算法(PGA),其运算时间短,而且随机搜索,不易陷于局部最优。将该算法引入证券投资组合领域,将数据随机分为若干个小组,同时进行遗传优化,提高了运算效率。通过实证分析,求解改进的模型,计算表明并行遗传算法能够准确快速地解决证券投资组合优化问题。

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