多目标进化算法在投资组合优化中的应用研究

"这篇硕士论文是由黄文澜在哈尔滨商业大学完成的，研究主题是基于多目标进化算法的投资组合优化。论文的提交和答辩日期分别为2020年6月8日和10日，指导教师为张雨副教授，专业领域为计算机应用技术。论文探讨了如何利用多目标进化算法解决投资组合优化问题，旨在帮助投资者在金融市场中做出更理性、更有效的决策，以应对投资者的盲目性和从众心理，提高风险管理能力。" 正文: 在金融市场中，投资组合优化是一个关键问题，它涉及到如何在多种资产之间分配资金以最大化预期回报，同时控制风险。多目标进化算法是一种适用于解决这类问题的有效工具，它能够处理多个相互冲突的目标，如收益最大化和风险最小化。 多目标进化算法（Multi-Objective Evolutionary Algorithm, MOEA）是生物进化理论在优化问题上的应用，通过模拟自然选择和遗传机制来搜索多目标空间的最优解集，即帕累托前沿。在投资组合优化的背景下，MOEA可以帮助投资者在收益与风险之间找到一个平衡点，同时考虑其他可能的因素，如交易成本、税费和投资限制。 具体来说，论文可能涵盖了以下几个方面： 1. **投资组合理论**：首先，黄文澜可能会回顾经典的投资组合理论，如马科维茨的现代投资组合理论，该理论强调多元化投资以降低非系统性风险，以及夏普比率和信息比率等衡量投资效率的指标。 2. **多目标优化模型**：构建一个多目标优化模型，其中可能包括期望收益、标准差（风险度量）、最大回撤等多个目标函数，以及投资权重的约束条件。 3. **进化算法实现**：介绍所选用的多目标进化算法，如NSGA-II（非支配排序遗传算法第二代）或MOEA/D（多目标优化算法/分解），并解释其工作原理和适应度函数的设计。 4. **实证分析**：使用历史金融市场数据进行实证研究，展示多目标进化算法在实际投资组合构建中的效果，比较不同算法和传统单一目标优化策略的性能。 5. **结果评估**：通过各种评价指标，如帕累托最优解的覆盖率、均匀性和多样性，评估算法的优化性能。 6. **应用与未来研究**：讨论算法的实际应用价值，可能存在的局限性，以及对未来研究的建议，比如结合机器学习改进算法性能，或者考虑动态市场环境下的投资组合调整。 这篇论文的研究不仅对学术界有贡献，也有实际意义，能为投资者提供更科学、更智能的投资决策支持，降低盲目跟风的风险，提高投资效益。通过多目标优化，投资者可以在追求收益的同时，更好地管理风险，实现财富的稳健增长。