Программный комплекс для управления структурой инвестиционного портфеля

Древнегреческий историк Фукидид В году был опубликован труд английского естествоиспытателя Чарльза Дарвина под названием"Происхождение видов путем естественного отбора", который перевернул представления человечества о жизни на земном шаре. Через сто с небольшим лет профессор психологии и компьютерных наук из Университета Мичиган Джон Голланд , вдохновленный эволюционной теорией великого ученого, совершил прорыв в области проектирования и построения вычислительных систем. Его книга под названием"Адаптация в естественных и искусственных системах", опубликованная в году, была посвящена новым мощным методам поиска наилучшего решения, которые получили название генетических алгоритмов. Необходимость использования новых методов оптимизации С появлением первых компьютеров на них было возложено решение многочисленных сложных финансовых и научных задач. Поначалу в программные продукты зашивались классические математические методы, которые оказались не очень эффективными для применения на финансовых рынках, так как для решения задач об определении оптимальной комбинации инвестиций требовались большие временные затраты, исчисляемые в днях и неделях. Поскольку ситуация на рынке ценных бумаг может меняться очень быстро, назрела необходимость разработки новых, более совершенных методов и алгоритмов для решения сложных финансовых задач. Одним из таких методов стали генетические алгоритмы ГА , позволяющие получить ответ за считанные минуты. Эволюционная теория как основная идея ГА Генетические алгоритмы - это современные эффективные методы решения сложных многопараметрических задач оптимизации, которые находят применение во многих областях деятельности человека. Принцип работы генетических алгоритмов удобно иллюстрировать, проводя аналогии с эволюционной теорией Чарльза Дарвина. Ведь эволюция является, по сути, длительной оптимизацией биологических видов.

Типы оптимизации

Каждый объект элемент любого вектора из таблицы 1 можно представить в виде совокупности атрибутов, численно характеризующей данный объект. , — размер вектора . Для организации работы ГА необходимо определить используемые генетические операторы:

Реферат на тему Генетические алгоритмы из категории Кибернетика на из наиболее наглядных примеров - задача распределения инвестиций.

В тестере стратегий предусмотрено два режима оптимизации, переключение между которыми происходит на вкладке"Настройка". Медленная полный перебор параметров В данном режиме происходит полный перебор всех возможных комбинаций значений входных переменных, выбранных для оптимизации на соответствующей вкладке. Этот метод является наиболее точным, однако прогоны советника со всеми комбинациями параметров занимают достаточно продолжительное время. Быстрая генетический алгоритм В основу данного типа оптимизации заложен генетический алгоритм подбора наилучших значений входных параметров.

Данный тип оптимизации значительно быстрее полного перебора параметров и практически не уступает ему в качестве. Оптимизация полным перебором, которая заняла бы несколько лет, выполняется за несколько часов при использовании генетического алгоритма. Каждая особь имеет определенный набор генов, который соответствует набору ее параметров. Генетическая оптимизация основана на постоянном отборе наиболее"приспособленных" параметров значения, которые дают наилучший итоговый результат.

В общем виде алгоритм может быть представлен следующим образом: Для окончания оптимизации необходимо отсутствие улучшения критерия оптимизации на протяжении нескольких скрещиваний поколений. Количество проходов тестирования При генетической оптимизации количество проходов тестирования значительно ниже, за счет этого достигается быстрота оптимизации. После запуска генетической оптимизации на вкладке"Настройки" показывается оценочное количество предстоящих проходов тестирования.

Оно рассчитывается по следующей формуле:

Методика государственного сортоиспытания сельскохозяйственных культур. Конопля , — уникальный источник экологически чистых высокорентабельных биопродуктов широкого народного потребления [8]. На международном совещании, проведенном в г. По мнению экспертов, в настоящее время из нее можно изготовить более 50 тыс.

Программное обеспечение на основе генетических алгоритмов для оценки экономической эффективности инвестиционных проектов АЭС. О. Горских.

Влияние параметров генетического алгоритма на эффективность поиска Операторы кроссовера и мутации Наиболее традиционным подходом является отход от традиционной схемы"размножения", используемой в большинстве реализованных ГА-мах и повторяющих классическую схему. Классическая схема предполагает ограничение численности потомков путем использования так называемой вероятности кроссовера.

Такая модель придает величине, соответствующей численности потомков, вообще говоря, недетерминированный характер. Есть метод предлагающий отойти от вероятности кроссовера и использовать фиксированное число брачных пар на каждом поколении, при этом каждая брачная пара"дает" двух потомков. В качестве генетических операторов получения новых генотипов"потомков", используя генетическую информацию хромосомных наборов родителей мы применяются два типа кроссоверов - одно- и двухточечный.

Вычислительные эксперименты показали, что даже для простых функций нельзя говорить о преимуществе того или иного оператора. Более того было показано, что использование механизма случайного выбора одно- или двух точечного кроссовера для каждой конкретной брачной пары подчас оказывается более эффективным, чем детерминированный подход к выбору кроссоверов, поскольку достаточно трудно определить который из двух операторов более подходит для каждого конкретного ландшафта приспособленности. Использование же случайного выбора преследовало целью прежде всего сгладить различия этих двух подходов и улучшить показатели среднего ожидаемого результата.

Для всех представленных тестовых функций так и произошло, - случайного выбор оказался эффективнее худшего. Повышение эффективности поиска при использовании случайного выбора операторов кроссовера повлияло на то, чтобы применить аналогичный подход при реализации процесса мутагинеза новых особей, однако в этом случае преимущество перед детерминированным подходом не так очевидно в силу традиционно малой вероятности мутации.

В основном вероятность мутации составляет 0. Выбор родительской пары Первый подход самый простой - это случайный выбор родительской пары"панмиксия" , когда обе особи, которые составят родительскую пару, случайным образом выбираются из всей популяции, причем любая особь может стать членом нескольких пар.

и генетические алгоритмы

Ссылка на публикацию Данная конфигурация по введенным данным производит оценку проекта, выводит отчет поток реальных денег, выбирает альтернативу и с помощью генетического алгоритма выбирает оптимальный вариант вложения средств Данная программа предназначена для произведения финансового анализа. Документ инвестиционный проект предназначен для ввода фактических данных проекта. На форме вводятся разные статьи затрат и их суммы по видам деятельности операционная, инвестиционная и финансовая.

Решение задачи оптимального распределения инвестиционного ресурса субоптимальных решений можно применять генетические алгоритмы [2, 3].

Строки представляют собой упорядоченные наборы из 1 элементов: Для решения конкретной задачи требуется однозначно отобразить конечное множество альтернатив на множество строк подходящей длины очевидно, что длина строк зависит от алфавитов, используемых для их задания. Анализ работы алгоритма удобно производить, используя аппарат шим. Шима Н, в которой определены фиксированные и свободные позиции, описывает подмножествосодержащее такие строки, у которых элементы, соответствующие фиксированным позициям шимы,совпадают с символами шимы, а элементы, соответствующие свободным позициям шимы, являются произвольно заданными в соответствующих алфавитах: Суть генетического алгоритма заключается в следующем.

Пусть на шаге имеется популяция , состоящая из строк. Генетический алгоритм включает три операции: Выбор производится случайным образом, причем вероятность выбора строки 1 пропорциональна ее ценности: Предполагаемое количество экземпляров строки 1 в популяции Операция воспроизводства увеличивает общую ценность последующей популяции путем увеличения числа наиболее ценных строк. Пусть в популяции содержится , строк, удовлетворяющих шиме Н.

Генетический алгоритм

Оценка временной сложности гибридного генетического алгоритма 2. Исследование эффективности гибридного генетического алгоритма 3. Сравнительный анализ разработанного алгоритма с другими методами 3. Исследование процесса получения эффективного решения гибридным генетическим алгоритмом 3. Исследование влияния параметров генетического алгоритма на эффективность поиска 3.

Генети ческий алгори тм (англ. genetic algorithm) — это эвристический алгоритм поиска, используемый для решения задач оптимизации и.

История[ править править код ] Первые работы по симуляции эволюции были проведены в году Нильсом Баричелли на компьютере, установленном в Институте перспективных исследований Принстонского университета. С года, [3] австралийский генетик Алекс Фразер опубликовал серию работ по симуляции искусственного отбора среди организмов с множественным контролем измеримых характеристик.

Положенное начало позволило компьютерной симуляции эволюционных процессов и методам, описанным в книгах Фразера и Барнелла [4] и Кросби [5] , с х годов стать более распространенным видом деятельности среди биологов. Симуляции Фразера включали все важнейшие элементы современных генетических алгоритмов. Вдобавок к этому, Ганс-Иоахим Бремерманн в х опубликовал серию работ, которые также принимали подход использования популяции решений, подвергаемой рекомбинации, мутации и отбору, в проблемах оптимизации.

Исследования Бремерманна также включали элементы современных генетических алгоритмов. Множество ранних работ были переизданы Давидом Б. Фогеля , которая была предложена для создания искусственного интеллекта.

Инвестиционный анализ, применение генетического алгоритма для выбора проекта

Лучшие биржевые брокеры Винс Р. Книга является неисчерпаемым ресурсом для всех профессионалов в области инвестиций, особенно для трейдеров на рынке ценных бумаг, на рынке фьючерсов и опционов, для всех институциональных инвесторов и для управляющих инвестиционными портфелями. Далее, по аналогии с теорией естественного отбора, выживают наиболее приспособленные и репродуцируются в следующем поколении вариантов решений, которое наследует как свойства родительских решений, так и свойства предшествующих поколений.

Many translated example sentences containing"алгоритмов" – English-Russian dictionary and search engine for English translations.

В этой статье мы продолжим тему имитации биологических процессов и познакомим вас с одним красивым методом решения задач оптимизации. На сей раз объектом для подражания будет не нейрон и даже не какая-либо часть отдельного живого организма, а весь процесс развития жизни на Земле в целом. Конечно, мы не будем касаться религиозных взглядов на зарождение жизни, согласно которым все животные на Земле, включая человека, были созданы в течение трех дней.

Гораздо более интересным и понятным представляется научный подход, основанный на эволюционной теории Дарвина. Благодаря открытиям последних ста лет современной науке известны все основные механизмы эволюции, связанные с генетическим наследованием. Эти механизмы достаточно просты по своей идее, но остроумны если к природе применимо это слово и эффективны. Удивительно, но простое моделирование эволюционного процесса на компьютере позволяет получить решения многих практических задач.

Тема: Оптимизация портфеля ценных бумаг с использованием генетического алгоритма

Пьянков Денис Витальевич, 4 курс, факультет экономики, менеджмента и бизн с-инф рм тики, направление Бизн с-инф рм тик , Руководитель: Алексей Владимирович Кычкин, кандидат технических наук, доцент кафедры информационных технологий в бизнесе. Данная работа представляет собой результаты выполнения выпускной квалификационной работы, посвященной проектированию и разработке информационной системы для оптимизации распределения инвестиций на предприятии с помощью генетического алгоритма.

В рамках выпускной квалификационной работы была рассмотрена предметная область, посвященная оптимизации распределения инвестиций, проведен анализ компонентов информационной системы, выполнена разработка генетического алгоритма для оптимизации инвестиций на предприятии, а также спроектирован и разработан прототип информационной системы. В работе представлено описание всех этапов анализа, проектирования и разработки информационной системы, включая все необходимые таблицы, графики и схемы.

Генетические алгоритмы» Преподаватель: Д. В. Сошников Студент: И. К. торговля; • игра на бирже и инвестиции; • лингвистические исследования;.

. , , , . Современный холдинг с различными направлениями деятельности в условиях конкуренции характеризуется действием множества факторов, влияющих на финансовый результат, и возможностью выбора из множества допустимых вариантов инвестиционных стратегий. Поэтому часто трудно оценить обоснованность и последствия того или иного инвестиционного решения, опираясь лишь на личный опыт и интуицию.

В этой связи существенное значение имеют формализованные подходы к управлению инвестиционными программами. Современные исследователи теории и практики анализа реальных инвестиций идут по пути совершенствования формальных моделей и инструментальных средств, разрабатывая все более и более приближенные к реальности подходы. Однако попытка приблизить модели к реальности приводит к их усложнению с точки зрения формальной математики - появляются нелинейные зависимости, вычислительно сложные выражения, возникают оптимизационные задачи, не решаемые средствами классической теории оптимизации.

На разрешение этой проблемы и ориентирована данная работа. Отличительной чертой предлагаемого подхода - применения методов эволюционной оптимизации, является его значительный потенциал для дальнейшего развития, даже при дальнейшем усложнении формального аппарата анализа реальных инвестиций имеется в виду появление нелинейных, динамических, многокритериальных, стохастических постановок.

Ваш -адрес н.

В построена модель, позволяющая рассчитать исторически оптимальные характеристики инвестирования. В ходе анализа результатов расчета определены основные инвестиционные характеристики ключевых биржевых индексов за период от до г. . Библиографическая ссылка на статью: Хрипунов Главными индикаторами состояния фондового рынка страны служат фондовые индексы.

Она важна как для инвесторов, так и для народного хозяйства в целом. . Батищев Д.Ю. Генетические алгоритмы решения экстремальных задач.

Естественный отбор в природе Эволюционная теория утверждает, что каждый биологический вид целенаправленно развивается и изменяется для того, чтобы наилучшим образом приспособиться к окружающей среде. В процессе эволюции многие виды насекомых и рыб приобрели защитную окраску, еж стал неуязвимым благодаря иглам, человек стал обладателем сложнейшей нервной системы. Можно сказать, что эволюция - это процесс оптимизации всех живых организмов. Рассмотрим, какими же средствами природа решает эту задачу оптимизации.

Основной механизм эволюции - это естественный отбор. Его суть состоит в том, что более приспособленные особи имеют больше возможностей для выживания и размножения и, следовательно, приносят больше потомства, чем плохо приспособленные особи. При этом благодаря передаче генетической информации генетическому наследованию потомки наследуют от родителей основные их качества.

Что такое генетические алгоритмы

В процессе эволюции многие виды насекомых и рыб приобрели защитную окраску, еж стал неуязвимым благодаря иглам, человек стал обладателем сложнейшей нервной системы. Можно сказать, что эволюция - это процесс оптимизации всех живых организмов. Рассмотрим, какими же средствами природа решает эту задачу оптимизации. Основной механизм эволюции - это естественный отбор.

препятствиях для частных инвесторов, перекрестных субсидиях в оптовых ценах на Генетические алгоритмы, предлагаемые авторами для решения .

- . . - , , 1, 0. , - - . В процессе обучения нечетких моделей ряд авторов, помимо традиционных методов оптимизации, таких, как итерационные алгоритмы, используют генетический алгоритм [1] , [2]. Экспериментальные исследования применения генетических алгоритмов показывают, что использование такого подхода позволяет добиться приемлемых результатов по повышению скорости и точности решаемых задач ввиду высокой скорости работы генетического алгоритма при использовании больших объёмов данных [3] , [4] , [5].

Генетический алгоритм при обучении нейро-нечеткой сети имеет ряд преимуществ: Главной особенностью генетического алгоритма является применимость его при решении задач большой вычислительной сложности классов и , причем точность решения задачи оптимизации имеет прямую зависимость от объема входных данных. Таким образом, чем больше будет размер и начальная популяция вариантов решения, тем с большей уверенностью можно говорить о корректности результатов работы.

Как правило, генетический алгоритм используется для корректировки числовых значений выходов нейронной сети или настройки параметров функций принадлежности нечеткой модели [1] , [6]. В [7] приводится описание реализации ГА для обучения нейро-нечеткой сети ННС , однако в данной работе был обнаружен ряд серьёзных недостатков, а именно выявлена проблема выбора лучшего хромосомного набора, определяющего параметры соответствующих функций принадлежности ФП , с точки зрения глобальной оптимизации — минимизации ошибки выхода ННС.

Также накладывается ограничение в кодировании информации с использованием хромосом, размерностью более 10 бит, так как это приводит к малой вариабельности параметров, что в дальнейшем может негативно отразиться на результатах обучения нейро-нечеткой сети.

Построение множества, оптимального по Парето. Таблицы