Um novo algoritmo genetico para a otimização de carteiras de investimento com restrições de cardinalidade
Carlos Henrique Dias
DISSERTAÇÃO
Português
(Broch.)
T/UNICAMP D543n
[A new genetic algorithm for portfolio optimization with cardinality constraints]
Campinas, SP : [s.n.], 2008.
110p. : il.
Orientador: Francisco de Assis Magalhães Gomes Neto
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica
Resumo: Este trabalho tem por finalidade a determinação da fronteira eficiente de investimento através da otimização do modelo de média-variância com restrições de cardinalidade e limite inferior de investimento. Por tratar-se de um problema inteiro e não linear, cuja solução exata é de difícil...
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Resumo: Este trabalho tem por finalidade a determinação da fronteira eficiente de investimento através da otimização do modelo de média-variância com restrições de cardinalidade e limite inferior de investimento. Por tratar-se de um problema inteiro e não linear, cuja solução exata é de difícil obtenção, optamos por empregar um algoritmo genético, na linha desenvolvida por Chang et al. [3], que até hoje serve como referência para a determinação da fronteira eficiente de Pareto para problemas de otimização de investimentos. Entretanto, verificamos que o algoritmo proposto por Chang et al. apresenta uma distribuição não uniforme na geração de soluções aleatórias. Para contornar esse problema, introduzimos um novo esquema de geração de cromossomos, baseado na discretização do espaço, que permite a geração de soluções que satisfazem diretamente a restrição de montante total aplicado. Com essa nova abordagem, foi possível definir operadores de seleção, crossover e mutação bastante eficientes. Os resultados obtidos mostram que o novo algoritmo é mais robusto que aquele proposto por Chang et al
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Abstract: In this work we consider the problem of determining of the efficient frontier of a portfolio using the mean-variance model subject to a cardinality constrain and to lower bounds on the amount invested in the selected assets. As this nonlinear integer programming problem is hard to solve...
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Abstract: In this work we consider the problem of determining of the efficient frontier of a portfolio using the mean-variance model subject to a cardinality constrain and to lower bounds on the amount invested in the selected assets. As this nonlinear integer programming problem is hard to solve exactly, we use a genetic algorithm, following the lines described by Chang et al. [3], still considered as a reference in the field. However, as the feasible solutions generated by the algorithm of Chang et al. are not uniformly distributed over the solution set, we introduce a new scheme for defining the chromosomes, based on the discretization of the feasible region, so that the amount invested always sum up to one for every solution obtained by the algorithm. This new approach allows us to define very efficient selection, crossover and mutation procedures. The numerical results obtained so far show that the new method is more robust than the one proposed by Chang et al
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Pureza, Vitoria Maria Miranda
Avaliador
Ruggiero, Márcia Aparecida Gomes, 1956-
Avaliador
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Carlos Henrique Dias
Um novo algoritmo genetico para a otimização de carteiras de investimento com restrições de cardinalidade
Carlos Henrique Dias
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