In this work, we propose a hybrid variant of the level-based learning swarm optimizer (LLSO) for solving large-scale portfolio optimization problems. Our goal is to maximize a modified formulation of the Sharpe ratio subject to cardinality, box and budget constraints. The algorithm involves a projection operator to deal with these three constraints simultaneously and we implicitly control transaction costs thanks to a rebalancing constraint. We also introduce a suitable exact penalty function to manage the turnover constraint. In addition, we develop an ad hoc mutation operator to modify candidate exemplars in the highest level of the swarm. The experimental results, using three large-scale data sets, show that the inclusion of this procedure improves the accuracy of the solutions. Then, a comparison with other variants of the LLSO algorithm and two state-of-the-art swarm optimizers points out the outstanding performance of the proposed solver in terms of exploration capabilities and solution quality. Finally, we assess the profitability of the portfolio allocation strategy in the last five years using an investible pool of 1119 constituents from the MSCI World Index.


翻译:在这项工作中,我们提出一个基于水平的学习群优化器(LLSO)的混合变体,以解决大规模组合优化问题。我们的目标是在受基本因素、箱和预算限制的情况下,最大限度地扩大对Sharpe比率的修改配方。算法涉及一个同时处理这三个制约因素的预测操作员,我们因再平衡的制约而隐含地控制交易费用。我们还引入一个适当的精确罚款功能来管理更替限制。此外,我们开发了一个特设突变操作员,以修改群中最高层的候选成像器。实验结果利用三个大型数据集,表明这一程序的纳入提高了解决方案的准确性。然后,与LSO算法的其他变体和两个最先进的温优化器进行比较,指出拟议的解决方案在勘探能力和解决方案质量方面的杰出表现。最后,我们利用来自MSCI世界指数的1119个可投资选民群评估了过去五年中组合分配战略的利润。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium7
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月15日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年8月19日
Arxiv
0+阅读 · 2022年8月18日
Arxiv
14+阅读 · 2019年9月11日
VIP会员
相关资讯
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium7
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月15日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
相关基金
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员