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摘要
投资组合管理是进行合理投资、资金管理、优化资产配置和有效投资的重要技术。投资组合优化问题（POP）被认为是一个NP难问题，它涉及许多目标和约束。进化算法和群体智能优化器在求解多目标POP(MOPOP)问题中的应用引起了研究者的广泛关注，但它们的解通常通过加权系数法将MOPOP转化为POP。本文提出了一种基于概率准则的多目标优化算法，它不通过上述变换方法，而是通过同时优化所有目标来寻找最优解。优化方法在许多金融领域有着悠久的历史，因为优化模型在金融决策中发挥着越来越重要的作用。许多计算金融问题，从资产配置到风险管理，从期权定价到模型校准，都可以使用现代优化技术有效地解决。最佳投资组合配置问题一直是金融学界学者和从业者感兴趣的问题。20世纪50年代，哈里·马科维茨（Harry Markowitz）发表了他的开创性著作，提出了一个简单的二次规划，用于选择多样化的证券投资组合。他的投资组合选择模型可以在数学上表述为风险（定义为收益方差）为（上限）有界时的预期收益最大化问题，或预期收益为（下限）有界时的风险最小化问题。经典的投资组合选择方法将两个准则优化问题简化为一个准则优化问题，其中第二个准则转换为约束。将一个多准则问题简化为一个准则问题并不总是解决多准则问题的最佳方法，尤其是在准则数大于两个的情况下。本文研究了进化多准则优化算法在投资组合选择问题中的有效性。
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单位河北地质大学; 中国社会科学院研究生院
