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基于PSO的证券投资组合优化问题研究

             

摘要

投资组合决策面临现实证券市场中大量数据,传统算法很难解决这一问题。粒子群算法(PSO)是新近出现的一种仿生算法,具有简单容易实现,而且随机搜索的优点,使得搜索不易陷于局部最优,文章将具有智能化且易于实现的粒子群算法应用到证券投资组合决策中,并通过上海证券交易所的实际数据进行计算机模拟,结果表明该算法在组合决策中是有效的,且易于实现。

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