基于機器學(xué)習(xí)的多目標(biāo)投資組合優(yōu)化研究

摘要： 文章首先運用隨機森林、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3種機器學(xué)習(xí)方法預(yù)測股票收盤價，使用歷史數(shù)據(jù)和預(yù)測的收盤價計算投資組合的收益率均值、下半方差、偏度；然后，考慮交易成本、投資比例上下界約束和借貸約束，提出均值-下半方差-偏度多目標(biāo)投資組合模型(M-SV-S)。該模型對應(yīng)的優(yōu)化問題屬于非凸優(yōu)化問題且求解困難，故首先將其轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化模型，再運用差分進化算法進行求解。最后，選取上... （共11頁）