求解稀疏高阶矩投资组合问题的混合启发式算法

本文旨在针对带有基数约束的高阶矩投资组合优化模型,设计一种高效的混合启发式求解算法.具体地,首先构建一个带有l_(2)正则化的均值-方差-偏度模型,并且提出了一个具有全局收敛性的Cubic-Newton算法.然后,进一步考虑基数约束下的模型求解,提出了一种改进的混合启发式算法,其中适应值的计算嵌入了Cubic-Newton算法,以改善迭代种群的质量.最后,利用OR-Library的6个标准数据集进行实证分析,并以样本外夏普比率,样本内外一致性为评价指标.实验结果表明本文提出方法普遍优于等权重投资策略,均值-方差(MV)投资组合策略以及稀疏均值-方差(SMV)投资组合策略.