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基于QPSO算法的多阶段投资组合优化

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摘要

研究了基于量子行为的微粒群优化(QPSO)算法在多阶段投资组合优化中制定投资决策的方法,目标函数是最大化个人经济效益或最大化周期结束时个人财富.通过比较用QPSO算法和遗传算法优化美国标准普尔指数100的不同股票和现金分配所得到的期望收益率均值与方差,证实了该方法的优越性.

著录项

来源
《计算机应用》|2006年第7期|1682-1685,1691|共5页
作者
须文波; 江家宝; 孙俊;
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作者单位

江南大学,信息工程学院,江苏,无锡,214122;

江南大学,信息工程学院,江苏,无锡,214122;

江南大学,信息工程学院,江苏,无锡,214122;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
粒子群优化; 量子; 多阶段投资组合; 资产分配;
入库时间 2022-08-18 05:05:41

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