基于飞蛾扑火算法的投资组合优化问题研究任务书
2020-04-28 20:28:46
1. 毕业设计(论文)主要内容:
随着我国市场经济的不断发展和金融市场的不断完善,目前,投资者对投资的需求越来越多样化,研究在投资过程中进行组合投资,最大化收益,最小化风险具有实际意义。近年来,智能算法的应用研究不断发展,智能算法应用于解决投资组合优化问题已经被越来越多的学者认同。
飞蛾火焰优化( moth-flame optimization,mfo) 算法是2015 年提出的一种新型仿生群体智能算法,该算法灵感源于自然界飞蛾横向定位导航机制,并基于飞蛾-火焰( 灯光) 螺旋飞行数学模型而发展起来的一种全局优化算法,用以解决不同领域的优化问题,具有调节参数少、收敛精度高和鲁棒性能好等特点。但是mfo也存在传统启发式算法常见的通病,对规模较大的问题,收敛效果差,易于早熟。
本文基于目前投资组合的研究现状,提出了一种基于飞蛾火焰优化的投资组合优化模型,通过对比实证结果,证明该算法可以有效解决投资组合优化问题。
2. 毕业设计(论文)主要任务及要求
1、查阅不少于15篇的相关资料,其中英文文献不少于3篇,完成开题报告。
2、完成不少于5000字的英文文献翻译工作。
3、整理相关的研究成果,并进行改进创新的工作。
3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排
1-3周:查阅文献,完成开题报告
4-6周:总体设计,完成论文综述
7-10周:设计算法,功能模块设计
4. 主要参考文献
1]常浩. 连续时间投资组合优化理论方法研究[d].天津大学,2012.
[2]王贞. 几类投资组合优化模型及其算法[d].西安电子科技大学,2012.
[3]黄秀路. 基于cvar风险度量角度的投资组合优化模型的理论与实证研究[d].西南财经大学,2013.