考虑复杂约束的鲁棒均值 CVaR投资组合模型及粒子群算法

投资组合模型中期望收益等参数的估计误差对最优投资组合策略的稳定性产生重要影响. 在提出考虑复杂约束和交易成本的鲁棒均值-CVaR投资组合模型的基础上, 设计改进粒子群算法来求解该模型. 应用实际交易数据对所提出的模型和算法进行数值实验和比较, 结果表明改进粒子群算法能有效地求解该模型, 产生更稳定的最优投资策略, 从而能够更好地适合实际投资环境.