NSGA-Ⅱ在改进的投资组合模型中的应用的开题报告.pdf

NSGA-Ⅱ在改进的投资组合模型中的应用的开题报

告

标题：NSGA-II在改进的投资组合模型中的应用

研究背景：

投资组合是指将资金根据一定的规则、目标和约束，分配到不同资

产上的过程。投资组合构建过程中，需要考虑多种因素，包括风险、收

益、流动性、成本等。传统的投资组合模型通常通过线性规划或者动态

规划等方法来求解。然而，这些方法存在计算效率不高、求解结果容易

陷入局部最优等问题。

NSGA-II算法是基于多目标遗传算法的改进算法，可以有效解决多

目标优化问题。因此，将NSGA-II算法应用于投资组合模型中，有望提

高投资组合构建效率和求解结果的质量。

研究内容：

本次研究将采用改进的投资组合模型，并将NSGA-II算法应用于模

型中，通过筛选数据源和设置目标函数等手段，寻找最优的投资组合。

具体研究内容包括：

1.综述传统投资组合模型。

2.分析NSGA-II算法及其在多目标优化方面的应用。

3.采集、处理投资组合构建所需的数据。包括股票历史数据、股票

收益率、波动率等。

4.构建改进的投资组合模型，包括目标函数的设定和约束条件的确

定。

5.使用NSGA-II算法求解最优的投资组合，并分析求解结果。

6.对模型和算法进行评价和分析。

预期成果与贡献：

本次研究旨在将NSGA-II算法应用于改进的投资组合模型中，以获

得更高效准确的投资组合，从而提高投资者的投资收益。通过本次研究，

预期达到以下成果：

1.搭建了一个基于NSGA-II算法的投资组合优化模型，为实际投资

提供了一种新的思路和方法。

2.得到了改进投资组合模型的最优解，并与传统方法进行比较，证

明了NSGA-II算法在投资组合优化中的有效性。

3.提出了一些改进方案和展望，为后续研究提供了启示和思路。