A Study of Portfolio Investment Decision Method Based on Neural Network

机译：基于神经网络的证券投资决策方法研究

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In the paper, a multi-objective programming of portfolio is proposed according to the assumption that total risk loss can be measured by the maximum of risk loss in all securities. After analyzing the risk preference of the investor and taking transaction cost function's linear approximation, the multi-objective programming model is transformed into simple-objective linear programming model. Based on neural network, a differential dynamical system for solving linear programming is constructed, and optimal portfolio decision is obtained.

机译：在本文中，根据总风险损失可以通过所有证券中的最大风险损失来衡量的假设，提出了投资组合的多目标规划。在分析了投资者的风险偏好并采用交易成本函数的线性近似后，将多目标规划模型转化为简单目标线性规划模型。基于神经网络，构造了求解线性规划的微分动力学系统，并获得了最优的投资组合决策。

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来源
《International Symposium on Neural Networks pt.2; 20040819-20040821; Dalian; CN》|2004年|P.976-981|共6页
会议地点 Dalian(CN);Dalian(CN)
作者
Yongqing Yang; Jinde Cao; Daqi Zhu;
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作者单位

Department of Mathematics, Southeast University, Nanjing 210096, China;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类计算机网络;
关键词

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