??? 摘 要：針對考慮最小交易量,、交易費用,，以及單項目最大投資上限約束的多目標(biāo)投資組合模型,，對目標(biāo)函數(shù)添加懲罰函數(shù)項來處理約束條件的方法。本文通過對交叉算子,、變異算子的改進(jìn)，設(shè)計了一種遺傳算法進(jìn)行求解,。實驗算例表明,，該算法是有效的。
??? 關(guān)鍵詞：投資組合,；多目標(biāo),；遺傳算法；異常變異
?
??? 風(fēng)險投資具有高風(fēng)險,、高收益,、高增長潛力和高技術(shù)的特點,如何增加風(fēng)險投資的收益潛力,降低風(fēng)險,是極其重要的。
??? 在金融市場眾多可供投資的風(fēng)險或無風(fēng)險資產(chǎn)中(股票,、債券,、投資基金、權(quán)益產(chǎn)品,、銀行存款等), 選擇適當(dāng)數(shù)量的資產(chǎn), 進(jìn)行合理的組合投資, 可以減小投資的風(fēng)險, 確保投資的收益,。Markowitz[1]于1952年提出的均值-方差組合模型是在禁止融資和沒有無風(fēng)險借貸的假設(shè)下,以個別股票收益率的均值和方差找出投資組合的有效前沿(Efficient Frontier),即一定收益率水平下方差最小的投資組合。這是一個二次規(guī)劃問題,，利用傳統(tǒng)的優(yōu)化方法容易求解,。
??? 最小交易量和交易費用是投資組合中的重要因素，最小交易量是單筆交易中最小的交易數(shù)量,，我國上海和深圳交易所的股票交易中,，最小交易量為100股，近來投資組合優(yōu)化問題的研究中有些考慮了最小交易量[2-3],。? 交易費用是指交易中所要支付的費用,。沒有交易費的證券組合投資將導(dǎo)致證券市場的無序。我國為了規(guī)范證券市場,，在交易中要征收個人所得稅,、印花稅等費用,。參考文獻(xiàn)[4]、[5]也有考慮,。參考文獻(xiàn)[6]中同時考慮了最小交易量和交易費用,，建立了一個改進(jìn)的多目標(biāo)投資組合優(yōu)化模型。該模型是一個帶有很強約束的混合整數(shù)二次規(guī)劃模型,。針對這一模型,，本文通過對目標(biāo)函數(shù)加入懲罰項的方法，使得約束條件降弱,，對轉(zhuǎn)化后的模型,，運用一種改進(jìn)的整數(shù)編碼的遺傳算法進(jìn)行求解，數(shù)值實驗表明,，該算法是有效的,。
1? 考慮最小交易量和交易費用的投資組合模型
1.1 傳統(tǒng)的多目標(biāo)投資組合優(yōu)化模型
??? 設(shè)有N種不同的投資項目，xi,i=1,2…,N表示投資各個項目所占總投資金額的比重,，μi表示投資項目i的期望收益率,，
分別表示投資項目i收益率的方差及與投資項目j收益率的協(xié)方差的無偏估計：
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?????????????
??? 則投資組合的期望收益可表示為
??? 投資組合的風(fēng)險表示為：
??? 
??? 對投資者來說，總是希望投資的期望收益盡可能的大,，同時風(fēng)險又盡可能的小,，因此就得到了目標(biāo)函數(shù)，即：
??? 
??? 令
表示投資者對風(fēng)險的厭惡指數(shù),，則(1)式可轉(zhuǎn)化為：
??? 
????
??? 當(dāng)λ=0表示投資者更關(guān)注收益,，是收益最大化，并沒有考慮風(fēng)險,；當(dāng)λ=1,，表示投資者更關(guān)注風(fēng)險，而不考慮收益,。再加上對投資總額的限制,，可以得到傳統(tǒng)的多目標(biāo)投資組合優(yōu)化模型：
??? 
1.2 改進(jìn)的多目標(biāo)投資組合優(yōu)化模型[6]
??? 假設(shè)投資總金額為C，可允許的最小值和最大值為C0和C1,，假設(shè)最小交易量為NB個基本單位,，投資i的單位價格為Pi，則投資i的最小投資金額為ci=NB×pi,。設(shè)一種投資組合k=(k1,k2,…,kN),，則投資的總金額
。設(shè)交易費用為g(C),，則投資組合的期望收益率為：
??? 
??? 設(shè)μi為投資i允許的最大投資金額,，則可得到改進(jìn)的多目標(biāo)投資組合優(yōu)化模型：
??? 
這是一個混合整數(shù)的二次規(guī)劃問題，是NP完全問題，用傳統(tǒng)的優(yōu)化方法很難求解,。根據(jù)優(yōu)化方法,，在目標(biāo)函數(shù)中加入懲罰項來處理約束，如式(6),，設(shè)M是一個大自然數(shù),，則模型轉(zhuǎn)化為：
??? 當(dāng)投資組合不滿足式(6)時，式(8)的目標(biāo)函數(shù)值將會很大,，而投資組合就受到懲罰,，從而達(dá)到與約束式(6)相同的約束作用。
2? 整數(shù)編碼的遺傳算法
2.1遺傳算法的改進(jìn)策略
2.1.1編碼策略
??? 傳統(tǒng)的遺傳算法是二進(jìn)制編碼,，采用整數(shù)編碼的策略，每個染色體對應(yīng)一種投資組合,，直接用整數(shù)向量k=(k1,k2,…kN)表示,，每個ki的取值在
之間，其中
為下取整運算,。這樣得到的編碼可滿足式(7),。
2.1.2 交叉策略
??? 本算法采用單個染色體，單點交叉的策略,，即任意兩個染色體的任意位的等位基因相互交叉,。
2.1.3 變異策略
??? 本算法采用群體變異策略，即所有染色體,，每個基因位都等概率地發(fā)生變異,，變異算子如下：
??? 
??? 其中β為變異步長，取正整數(shù),。
2.1.4 異常變異策略
??? 為了防止算法早熟,，采用了異常變異策略，當(dāng)交叉和變異進(jìn)行了D代之后,，或者種群的適應(yīng)度聚度超過某一閾值α之后,，整個群體發(fā)生無方向變異(最簡單的方法是重新初始化種群)，受參考文獻(xiàn)[7]的啟發(fā),，適應(yīng)度聚度如下：
??? 
表示交叉和變異t代時染色體i的適應(yīng)度(文中取為適應(yīng)值),。
2.2遺傳算法步驟
??? (1)參數(shù)設(shè)定：設(shè)定種群規(guī)模為N，進(jìn)化代數(shù)為H,，異常變異發(fā)生代數(shù)為D,，異常變異的適應(yīng)度聚度閾值為α。
??? (2)初始化種群：根據(jù)編碼策略初始化種群,，記錄最優(yōu)值,。
??? (3)交叉和變異：按照法則進(jìn)行交叉和變異，更新最優(yōu)值。
??? (4)異常變異：若交叉和變異代數(shù)等于D,，或者適應(yīng)度聚度滿足S≥α,，則轉(zhuǎn)到(2)。
??? (5)終止檢驗：若滿足進(jìn)化終止準(zhǔn)則,，終止計算,，輸出最優(yōu)值。
3? 仿真算例
??? 考慮如下的投資組合問題：有6種股票,，表1給出了6種股票8個時間段的收益率,，表2給出了6種股票的協(xié)方差，表3給出了6種股票的價格,。
??? 假設(shè)股票的最小交易量NB=100,，C0=1 000 000，C1=1 005 000,，并令每種股票的最大交易金額μi=200 000,，i=1,2…,N，交易費用設(shè)為0.01C,，分別取λ=0,、0.2、0.4,、0.6,、0.8、1.0,，閾值取α=0.8,、0.85、0.9,，種群規(guī)模為50,，進(jìn)化代數(shù)為2 000，異常變異代數(shù)為50,，變異步長為1,，在Genuine Intel(R) CPU T2050 @1.60 GHz、1.05 GHz,、1.00 GB內(nèi)存的計算機上用Matlab7.0編寫程序進(jìn)行計算,，每次計算獨立運行50次，取其平均值,，結(jié)果如表4所示,。
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??? 由表4可以看出：
??? (1)該算法求解上述模型得到了很好的結(jié)果，計算時間不超過1min,；
??? (2)對于取不同閾值得到的平均適應(yīng)值與最優(yōu)適應(yīng)值的相對誤差在10-2之內(nèi),，說明算法是穩(wěn)定的,。
??? (3)當(dāng)閾值取0.85左右時，效果更好,。
??? (4)平均計算時間隨閾值的增加而增加,。
??? 本文針對考慮最小交易量、交易費用以及投資項目的最大上限約束的多目標(biāo)投資組合優(yōu)化模型,，通過在目標(biāo)函數(shù)中加入懲罰項來處理投資總金額的約束,，將模型的約束條件弱化，并提出了一種整數(shù)編碼的遺傳算法,，該算法求解多目標(biāo)投資組合優(yōu)化模型是可行的,、有效的。
參考文獻(xiàn)
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[7]?Duan Yu Hong，GAO Yue Lin,， LI Ji Min. A new adaptive particle swarm optimization algorithm with dynamically changing inertia weight. Intelligent Information Management Systems and Technologies, 2006, 2(2): 245-255.