基于遗传算法优化股票投资组合研究

本文聚焦股票投资组合优化问题展开相关研究,目的是在风险跟收益之间谋求平衡。本文采用智能优化手段——遗传算法,经由模拟自然选择和遗传进化的流程,对股票投资组合做优化,文章构建出基于历史数据的投资组合模型,采用遗传算法所涉及的编码、适应度函数、选择、交叉与变异操作,对投资的占比进行优化,实验部分选定若干股票数据开展实证研究。结果显示：遗传算法经多次迭代可收敛到较优的解,显著增强投资组合的收益-风险水平,本文把研究成果做了总结,点明了方法存在的不足以及未来的改进方向。