混合粒子群优化算法及其在金融优化中的应用--聚文网

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内容简介

本书从金融优化的理论和方法开始，随后介绍PSO 算法和量子粒子群优化（QPSO）算法的相关原理，接着从投资组合选择和期权定价两个方面分别阐述相关理论、方法以及PSO算法在其中的应用情况。内容分为8章，第1章首先介绍金融优化的背景以及相关研究的发展历程；然后简单回顾了最优化问题和相关的理论与方法，并对各种最优化问题的求解方法进行了对比分析。第2章首先阐述了PSO算法的基本原理及其算法流程；然后对算法的各种改进措施和方法进行了描述；最后针对PSO算法的研究现状进行了阐述。第3章介绍了 PSO算法的改良版本QPSO 算法的基本原理和相关算法流程；随后讨论了QPSO算法的各种改进思路和应用情况。第4章回顾了投资组合理论的相关内容，对均值- 方差模型的求解推导和结果分析作了进一步讨论；接着基于均值-方差模型的框架，分析了资本资产定价模型的理论基础和现实意义。第 5章首先研究了PSO算法在一类非线性的投资组合优化模型中的应用；然后通过 PSO算法对四种经典的投资组合模型进行了求解，进而对比分析了各个模型最优值的情况；最后将PSO算法应用到一类多目标投资组合优化问题中。第6章首先讨论了QPSO算法在一类带约束的投资组合问题中的应用；随后在自融资投资组合模型的求解中，提出了一类改进的QPSO算法，对比分析了改进算法的有效性；最后将 QPSO算法应用到一类模糊投资组合优化问题中。第7 章回顾了期权定价的相关理论和方法，包括期权定价的理论基础和数学准备、欧式期权定价公式的由来和推导、期权定价的几种经典数值方法等。第8章首先分析了 PSO算法在期权波动率计算中的应用；然后进一步讨论如何运用PSO算法对期权中的重要参数进行合理估计；最后融合其他数值算法分析了PSO算法在期权价格估计中的应用情况。

第1章绪论 1.1 金融优化的含义 1.2 金融优化理论的发展 1.3 最优化问题及最优化方法本章参考文献第2章 PSO算法概述 2.1 基本原理和模型 2.2 参数设置的分析 2.3 算法的改进 2.4 多目标PSO算法概述 2.5 PSO算法的研究现状本章参考文献第3章 QPSO算法概述 3.1 算法原理及流程 3.2 参数设置与多样性指标 3.3 算法的评价 3.4 算法的改进本章参考文献第4章投资组合理论及相关模型 4.1 投资组合及均值-方差模型 4.2 资本资产定价模型本章参考文献第5章 PSO算法在投资组合优化中的应用 5.1 PSO算法在一类非连续投资组合模型中的应用 5.2 基于PSO算法的投资组合模型的比较研究 5.3 PSO算法在多目标投资组合中的应用本章参考文献第6章 QPSO算法在投资组合优化中的应用 6.1 QPSO算法在一类带约束投资组合模型中的应用 6.2 QPSO算法在自融资投资组合模型中的应用 6.3 QPSO算法在模糊投资组合模型中的应用本章参考文献第7章期权定价理论及相关模型 7.1 期权的概念与期权市场的构成 7.2 期权的价值与价格 7.3 证券价格的随机过程 7.4 布莱克-斯科尔斯期权定价模型 7.5 蒙特卡罗法与有限差分法 7.6 二叉树期权定价模型本章参考文献第8章 PSO算法在期权定价中的应用 8.1 基于PSO算法的隐含波动率估计 8.2 基于PSO算法的期权参数估计 8.3 基于PSO算法和SWR算法的欧式期权定价本章参考文献

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