论文研究-基于引力搜索算法的证券投资组合问题研究.pdf下载

引力搜索算法是模拟万有引力定律进行搜索的一种新颖的优化算法，已有研究表明该算法比传统的一些优化算法拥有较好的收敛性能，但该算法在局部搜索能力上有所欠缺。提出一种基于惯性递减权重的引力搜索算法（gGSA），该算法能够在局部进行进一步的探索，强化局部搜索能力。该算法应用到基于VaR的证券最优投资组合模型中，解决证券投资组合优化的问题，并以上证50指数中成分股于2012年上半年日收盘价格作为测试数据集进行计算，结果表明改进算法所得到的投资比例能够获得较好的收益率。