1. 均值 - 方差模型:这是一种经典的投资组合优化算法。它基于资产的预期收益率和风险(方差)来确定最优投资组合。通过平衡预期收益和风险,帮助投资者在可接受的风险水平下实现最大收益。 2. 资本资产定价模型(CAPM):该模型强调资产的预期收益与其系统性风险(用贝塔系数衡量)之间的关系。投资者可以根据资产的贝塔系数...
9. **蚁群优化（ACO）**：- 一种模拟蚂蚁寻找食物路径的优化算法，用于求解组合优化问题，如旅行商问...
近似算法是指用近似方法来解决优化问题的算法,通常与 NP-hard 问题相关,由于无 法有效地在多项式时间内精确地求得最优解,所以考虑在多项式时间内求得一个有质量保 证的近似解。 贪婪算法、局部搜索算法、松弛算法、动态规划法等都可用于构建近似算法求解。 (3)启发式算法。 启发式算法是一种基于直观或经验构造的算...
2.4 多选择背包问题 有m类物品,每类物品中选出一个放进背包。编码方案:例如,遗传算法解决该问题,基因的位置代表了相应的类别,基因的值代表了相对应类别中哪一个物品。(位置,第几个这个信息也很有用,在JSP问题的解决方案中也有利用到这一信息。充分利用能利用到的信息) 3 TSP问题 每个城市都只走一次,走过来一...
组合优化算法有很多种方法,例如遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法等。这些算法常被应用于股票投资、资产配置等领域,可以帮助投资者寻找最佳的投资组合,提高投资收益。 ,理想股票技术论坛
三巨头之一的Yoshua Bengio在EJOR期刊上发表的文章( )对机器学习(Machine learning)用于组合优化(Combinatorial Optimization,CO)提出了三类范式: NO.1 End-to-end ML for CO 采用机器学习算法端到端地求解组合优化问题,避免了传统优化算法的设计及其迭代效率低运算复杂度高等特点。此类方法能够学习问题本身的属性从而提...
投资组合优化是指通过合理配置资产,以达到风险和收益的最优平衡。深度搜索算法可以帮助管理者在众多的投资组合中找到最优的配置方案,以达到预期的投资目标。 首先,深度搜索算法可以应用在投资组合的风险控制上。通过对各种资产的历史数据进行深度搜索和分析,可以找到最佳的资产配置方案,以降低整个投资组合的风险水平。例如...
神经网络算法在投资组合优化中有多种应用,主要包括以下几个方面: 预测资产价格:神经网络可以用于预测股票、债券等资产的价格走势,通过学习历史数据和市场变化规律,神经网络可以提供预测模型,帮助投资者做出买入或卖出决策。 风险管理:神经网络可以用于评估投资组合的风险水平,通过分析各种资产之间的相关性和波动性,提供风险...
一、红嘴蓝鹊优化器 红嘴蓝鹊优化器（Red-billed Blue Magpie Optimizer，RBMO）由Fu Shengwei 等人于...