基于含有交易费用的证券投资组合模型的遗传算法验证

文章在传统Markowitz投资组合模型中考虑了交易费用以及税收等实际因素,形成了一个改进的多因素证券投资组合模型,弥补了以往模型简化交易费用的不足,使得组合投资模型更加贴近我国的实际。由于该模型是一个非线性规划问题,传统算法难以有效求解。为此,提出用改进的遗传算法来求解该模型,并以实际算例验证其有效性,相比于传统的遗传算法具有更高的求解精度和更快的收敛速度,可以为投资者提供更好的决策参考。