Известия Саратовского университета. Новая серия.

Серия Математика. Механика. Информатика

ISSN 1816-9791 (Print)
ISSN 2541-9005 (Online)


Для цитирования:

Хомченко А. А., Миронов С. В., Сидоров С. П. Решение задачи оптимального портфельного инвестирования с ограничением на кардинальность методами эвристического поиска // Изв. Сарат. ун-та. Нов. сер. Сер. Математика. Механика. Информатика. 2013. Т. 13, вып. 2. С. 92-95. DOI: 10.18500/1816-9791-2013-13-2-2-92-95

Статья опубликована на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0).
Опубликована онлайн: 
25.05.2013
Полный текст:
(downloads: 48)
Язык публикации: 
русский
Рубрика: 
УДК: 
519.85, 519.712
DOI: 
10.18500/1816-9791-2013-13-2-2-92-95

Решение задачи оптимального портфельного инвестирования с ограничением на кардинальность методами эвристического поиска

Авторы: 
Хомченко Андрей Анатольевич, Саратовский национальный исследовательский государственный университет им. Н. Г. Чернышевского
Миронов Сергей Владимирович, Саратовский национальный исследовательский государственный университет им. Н. Г. Чернышевского
Сидоров Сергей Петрович, Саратовский национальный исследовательский государственный университет им. Н. Г. Чернышевского
Аннотация: 

В настоящей работе рассматривается задача портфельной оптимизации с ограничением на кардинальность. Введение ограничения на максимальное количество активов в портфеле сводит задачу оптимального портфельного инвестирования к смешанной целочисленной задаче квадратичного программирования. Эффективную границу предлагается найти с помощью метаэвристического подхода с использованием генетического алгоритма.

Список источников: 
  1. Chang T.-J., Yang S.-C., Chang K.-J. Portfolio optimization problems in different risk measures using genetic algorithm. Expert Systems with Applications, 2009, vol. 36, pp. 10529–10537.
  2. Markowitz H. Portfolio selection J. of Finance, 1952, vol. 7, pp. 77–91.
  3. Moral-Escudero R., Ruiz-Torrubiano R., Suarez A. Selection of optimal investment portfolios with cardinality constraints. Proc. of the 2006 IEEE Congress on Evolutionary Computation, 2006, pp. 2382–2388.
  4. Woodside-Oriakhi M., Lucas C., Beasley J. E. Heuristic algorithms for the cardinality constrained efficient frontier. European Journal of Operational Research, 2011, vol. 213 (3), pp. 538—550.
  5. Holland J. H. Adaptation in Natural and Artificial Systems: An Introductory Analysis With Applications to Biology, Control, and Artificial Intelligence. Ann Arbor,MI, USA, University of Michigan Press, 1975.
  6. Search Methodologies: Introductory Tutorials in Optimization and Decision Support Techniques. Eds.E. K. Burke, G. Kendall. Berlin, Springer, 2005.
  7. Local Search in Combinatorial Optimization. Eds.E. H. L. Aarts, J. K. Lenstra. Princeton, USA, Princeton Univ. Press, 2003.
  8. Beasley J. E. Population heuristics. Handbook of Applied Optimization. Eds. P. M. Pardalos, M. G. C. Resende. Oxford, Oxford University Press, 2002, pp. 138–157. 9. Mitchell M. An Introduction to Genetic Algorithms. Cambridge, MA, USA, MIT Press, 1996.
Краткое содержание:
(downloads: 17)