基于在线学习的自动修正组合投资选择算法

提出了一个基于在线学习的自动修正组合投资选择算法(AU)。AU算法不基于任何股票市场模型,能够取得接近最佳固定重平衡组合投资(BCRP)的投资收益,并且超过了在线多阶段组合投资算法的投资收益,在同类型的在线组合投资选择算法上有明显的优势。

基于多Agent系统的组合投资模型

针对多阶段组合投资问题,提出了一个基于多Agent系统的自调节及协同工作的组合投资策略模型。该模型系统中的各个Agent通过通讯共享知识,在求解问题的搜索空间中进行协同搜索,在更短的搜索步长内得到问题的解,极大地提高了系统性能。该模型具有不基于任何股票模型、时间复杂度低以及逼近最优投资策略速度较快等优点,实验证明具有一定的实际意义。

基于多Agent系统的自调节及协同工作的组合投资模型

Agent技术特别是多Agent系统(MAS,Multi-Agent System)为解决人工智能等领域复杂问题提供了一个新途径,多Agent系统重点研究如何协调系统中的各个Agent的行为使其协同工作。针对多阶段组合投资问题,提出了一个基于多Agent系统的自调节及协同工作的组合投资策略模型。该模型系统中的各个Agent通过通讯共享知识,在求解问题的搜索空间中进行协同搜索,在更短的搜索步长内得到问题的解,极大地提高了系统性能。该模型具有不基于任何股票模型、时间复杂度低以及逼近最优投资策略速度较快等优点,实验证明具有一定的实际意义。