论文研究 证券交易所中基于神经网络的投资基础选择

在标准Marvowitz均方差模型中考虑了一个概括，其中包括一些局限性肢体。 这些限制保证了对一定数量资产的投资，并限制了必须投资于任何资产（股票）的资本额。 当考虑Markovitz均方差模型时，篮选择问题是二次规划问题。 但是，如果此模型具有局限性，那么篮子选择问题将转化为二次规划和数值设计。 在此最新模型中，没有算法和方法可以最佳地解决购物篮选择问题。 在这种情况下，必须使用启发式算法。 在本文中，使用了特殊的神经网络模型。 Hopfield网络已用于优化其他一些优化问题，并用于解决投资组合选择问题。