在元启发式下的投资组合优化

投资组合优化是寻找最佳财富分配以存入可用资产的问题。自马科维茨开展的开创性工作以来该问题被编成一个双目标均值风险优化问题其中风险通过方差衡量和均值之间的最佳权衡解决方案投资组合被找到。最近投资组合选择模型中包含的风险的复杂度量例如风险价值预期缺口半方差增加的目标函数例如偏度流动性股息的最大化和实际约束例如基数约束数量约束最小交易批量类约束提供了许多优化挑战。由于其显示出的非线性不连续性和高维有效边界使投资组合优化问题变得非常难以用精确的技术去解决。这些特征促使许多研究人员开始探索元启发式的使用这是一项在可接受的计算时间内发现的近似于最优解也可能是真正的最优解的强大技术。本报告简要介绍了元启发式下的投资组合优化领域并得出了结论尤其是在多目标元启发式(MOMHs)为处理复杂风险度量(定义了非凸性、非微分目标函数)、离散约束和多目标的投资组合选择问题上提供了一个自然的背景。