Кластерный генетический алгоритм синтеза оптимальных решений задачи инвестиционного планирования

Понятие интеллектуальных информационных технологий и систем. Исследования сложных экономических систем во многом базируются не на классическом математическом аппарате, а на методах искусственного интеллекта. Они наиболее эффективны при решении слабо структурированных задач, в которых отсутствует строгая формализация, наряду с экономическими показателями учитываются слабо формализуемые политические и социальные факторы. Термин интеллект происходит от латинского — что означает ум, рассудок, разум, мыслительные способности человека. Интеллект - это способность мозга решать задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам. Искусственный интеллект — это свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека, например, выбирать и принимать оптимальные решения на основе ранее полученного опыта и рационального анализа внешних воздействий. Интеллектуальная информационная система —— это совокупность средств, методов и персонала, имеющая возможность хранения, обработки и выдачи информации, а также настройки своих параметров в зависимости от состояния внешней среды и целей решаемых задач. Интеллектуальная информационная система ИИС — это один из видов автоматизированных информационных систем, иногда ИИС называют системой, основанной на знаниях. ИИС представляет собой комплекс программных, лингвистических и логико-математических средств для реализации основной задачи: Методы искусственного интеллекта реализуются различными средствами:

Содержание Введение………………………………………………………………..2

Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ Количество траниц: Выводы по главе 1. Выводы по главе 3. Выводы по главе 4. Одним из классов подобных задач являются задачи формирования портфелей, состоящих из инвестиционных проектов.

Ключевые слова: генетический алгоритм, финансовые мультипликаторы, обзор новых подходов по формированию инвестиционного портфеля.

Количество непрофессиональных участников рынка ценных бумаг стремительно растет и у них возникает необходимость использовать профессиональные знания об использовании методов анализа рынка ценных бумаг, которые могли бы помочь ориентироваться в сложных процессах рынка. Данное обстоятельство вызывает необходимость проведения более полного системного анализа портфельных теорий и ставит задачу разработки методического обеспечения процесса управления портфелем ценных бумаг, основанного на стратегии оптимизации портфеля ценных бумаг.

Оптимизационные стратегии основаны на построении экономико-математических моделей портфеля. Выбор наилучшей структуры портфеля осуществляется путем варьирования критериев оптимизации и проведения многовариантных имитационных расчетов. Использование методов оптимизации позволяет определить конфигурацию портфеля, наиболее точно отвечающую индивидуальным требованиям инвестора с точки зрения сбалансированного сочетания риска, доходности и ликвидности вложений.

В качестве классических примеров обычно приводятся оптимизационные модели Марковитца, Шарпа, Тобина[6]. Одна из проблем заключается в том, что процесс выбора инвестиционной стратегии далеко не всегда можно адекватно формализовать, иногда более существенное значение имеют не количественные, а качественные показатели. Поэтому в настоящее время помимо традиционных методов оптимизации например, линейного или динамического программирования менеджеры и аналитики используют методы, основанные на генетических алгоритмах, нечеткой логике, а также экспертные системы, нейронные сети.

В первом разделе работы сделан анализ предметной области, обзор и сравнительный анализ существующего программного обеспечения в этой сфере. В конце сделана постановка задачи на разработку программного обеспечения для оптимизационного моделирования динамических систем с использованием генетических алгоритмов. Второй раздел посвящен проектированию структуры системы, - диаграмм работы и взаимодействия программной системы.

Программный комплекс для управления струкутурой инвестиционного портфеля. Набережные Челны, бульвар Строителей, д. Применение количественных методов позволяет повысить качество инвестиционного портфеля.

формирования инвестиционного портфеля с использованием аппарата технологии идентификации: нечеткая логика, генетические алгоритмы.

. , , , . 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.

Тема: Оптимизация портфеля ценных бумаг с использованием генетического алгоритма

Титова Евгения Викторовна В статье анализируются инструменты формирования и управления инвестиционным портфелем проектов для предприятий мясной промышленности: Аверченков Рассматривается решение задачи определения оптимального состава инвестиционного портфеля с помощью кластерного расширения генетического алгоритма. Его применение позволяет эффективно решать данную задачу как многоэкстремальную с учетом прогнозируемых значений доходности и риска инвестиционного планирования.

Методика формирования портфеля инвестиционных проектов .. портфеля с помощью кластерного расширения генетического алгоритма.

Заказать Системы искусственного интеллекта Большинство специализированных пакетов, реализующих методы искусственного интеллекта, обеспечивают пользователям возможность работы с ними в рамках терминологии конкретной предметной области. В настоящее время существуют различные технологии искусственного интеллекта. В финансовом менеджменте используется нейронные сети, генетические алгоритмы, нечеткая логика и экспертные системы. К достоинствам технологии относят: Нейронные сети удобно рассматривать как черный ящик с некоторым количеством входов и выходов.

Значения входных переменных обрабатываются внутри сети, и результат отображается на выходах. В процессе обработки входной информации происходит изменение внутренней структуры сети, то есть алгоритма преобразования.

Выгодные высокодоходные инвестиции: этапы формирования инвестиционного портфеля

Среди методов решения сложных задач оптимизации широкое распространение получили эволюционные алгоритмы [1]. Однако нерешенной проблемой при использовании этих алгоритмов остаются высокая сложность и трудоемкость их настройки на решаемую задачу из-за большого числа возможных комбинаций параметров алгоритма селекции, мутации, скрещивания и некоторых других. Эффективность одной и той же настройки на разных задачах и различных настроек на одной и той же задаче может изменяться в очень широком диапазоне.

Поэтому выбор настроек наугад неприемлем, так как многие комбинации параметров алгоритма оказываются неработоспособными, а тщательная настройка под новую задачу чрезмерно трудоемка из-за временных, трудовых и материальных затрат.

Под инвестиционным портфелем понимается некоторый набор активов, управляемых как единое целое. Изучите процесс формирования.

Оптимальный портфель Ожидаемая доходность портфеля Можно построить оптимальный портфель, минимизирующий риск при Титова Евгения Викторовна В статье анализируются инструменты формирования и управления инвестиционным портфелем проектов для предприятий мясной промышленности: Попов Владимир Александрович В статье изложен сравнительный анализ риска и доходности вложений на российском рынке акции в период кризиса конца года и после него.

Анализ проведен на базе диверсификационной стратегии Г. Марковица Ожидаемая доходность портфеля — это взвешенная сумма ожидаемых доходностей активов, входящих в портфель. Хацкевич Динамичное развитие региона невозможно без функционирования на его территории региональных банков, застрахованных от высокорискованных финансовых вложений, в том числе — путем создания систем, позволяющих адекватно оценивать потенциал кредитуемых этими банками предприятий и проектов.

Развитие методов формирования оптимального портфеля ценных бумаг: Бражников В статье сформулировано условие инвестиционной привлекательности геолого-разведочных работ ГРР ранних этапов.

Некоторые эвристические алгоритмы для решения задачи формирования инвестиционного портфеля

Ученый секретарь диссертационного совета, А"! Формирование эффективного инвестиционного портфеля является весьма актуальной задачей, как для представителей бизнеса институциональных инвесторов, профессиональных участников рынка , так и для частных инвесторов. Фондовый рынок является одним из важнейших элементов экономики и служит для эффективного перераспределения инвестиций, установления рыночных цен, привлечения и размещения капитала.

В связи с развитием фондового рынка, увеличением количества инструментов и повышением уровня неопределенности, конечным инвесторам становится все сложнее принимать решения относительно формирования требуемой структуры инвестиционного портфеля. Не так давно руководство страны поставило амбициозные цели по созданию в Москве до года одного из мировых финансовых центров.

СПОСОБ ФОРМИРОВАНИЯ ОПТИМАЛЬНОЙ СТРУКТУРЫ ИНВЕСТИЦИОННОГО ПОРТФЕЛЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ.

ВВЕДЕНИЕ Сегодня банки, брокерские компании, частные инвесторы, интернет-трейдеры активизировали работу в области формирования и управления инвестиционным портфелем. Данное обстоятельство вызывает необходимость проведения более полного системного анализа портфельных теорий и ставит задачу разработки методического обеспечения процесса управления портфелем ценных бумаг, основанного на стратегии оптимизации портфеля ценных бумаг.

Оптимизационные стратегии основаны на построении экономико-математических моделей портфеля. Выбор наилучшей структуры портфеля осуществляется путем варьирования критериев оптимизации и проведения многовариантных имитационных расчетов. Использование методов оптимизации позволяет определить конфигурацию портфеля, наиболее точно отвечающую индивидуальным требованиям инвестора с точки зрения сбалансированного сочетания риска, доходности и ликвидности вложений.

В качестве классических примеров обычно приводятся оптимизационные модели Марковитца, Шарпа, Тобина[6]. Одна из проблем заключается в том, что процесс выбора инвестиционной стратегии далеко не всегда можно адекватно формализовать, иногда более существенное значение имеют не количественные, а качественные показатели. Поэтому в настоящее время помимо традиционных методов оптимизации например, линейного или динамического программирования менеджеры и аналитики используют методы, основанные на генетических алгоритмах, нечеткой логике, а также экспертные системы, нейронные сети.

В первом разделе работы сделан анализ предметной области, обзор и сравнительный анализ существующего программного обеспечения в этой сфере.

Принципы формирования инвестиционного портфеля

Объединяет эти полярные случаи то, что в обоих случаях для реализации метасистемного перехода в духе Турчина были использованы одни и те же правила взаимодействия между компонентами. В классической постановке задача распределения целей выглядит следующим образом. Имеется роботов с вычислителями и целей, причем у каждого вычислителя имеются координаты всех роботов и всех целей. Подобные задачи, как показывает опыт, достаточно эффективно решаются генетическим методом.

Простейший, неэкономичный по времени метод выглядит так. Каждый вычислитель, принадлежащий -му роботу, имея все данные о положении роботов и целей, строит популяцию возможных решений задачи назначений и, следуя классической процедуре, используя операторы кроссовинговера, мутации, оценки и отбора, через несколько итераций находит квазиоптимальное решение.

формирования оптимальных инвестиционных портфелей и предоставления .. модифицированного генетического алгоритма; p. T.

Пересмотр портфеля ценных бумаг. Оценка эффективности портфеля ценных бумаг. Первый этап — выбор инвестиционной политики — включает определение цели инвестора и объема инвестируемых средств. Цели инвестирования должны формулироваться с учетом как доходности так и риска. Необходимо оценить имеющиеся свободные ресурсы, которые должны играть роль инвестиционного капитала, необходимо собрать достаточную информацию о доступных инвестиционных средствах, оценить предварительно экономическую конъюнктуру и прогнозы на будущее и т.

На этом этапе инвестор с той или иной степенью точности определяет свой инвестиционный горизонт, то есть промежуток времени, на который распространяется его стратегия и по отношению к которому оцениваются результаты инвестиционного процесса. Величина временного горизонта определяется как целями инвестора, так и его способностью прогнозировать будущее положение дел. Разработка инвестиционной стратегии всегда основывается на анализе доходности от вложения средств, времени инвестирования и возникающих при этом рисков.

Эти факторы во взаимосвязи определяют эффективность вложений в тот или иной инструмент фондового рынка. Принятая инвестиционная стратегия определяет тактику вложения средств: Эффективность инвестирования различается в зависимости от того, используются ли для вложений только собственные средства или привлекаются и заемные ресурсы.

Системно-динамический подход в управлении инвестиционной деятельностью нефтяной компании

Методология формирования инвестиционных портфелей14 Глава 3. Результаты формирования портфелей с помощью алгоритма Элтона-Грубера-Падберга25 Заключение45 Приложения51 Введение со стабильными показателями дохода и выплачиваемых дивидендов голубые фишки. Другие предпочитают формировать портфель из недооцененных бумаг с уверенностью в их дальнейшем росте. Кроме того, данный алгоритм учитывает возможность открытия коротких позиций и не требует трудоемких вычислений. Определить, является ли данный алгоритм эффективным в отношении построения инвестиционного портфеля на российском фондовом рынке, является целью данной работы.

Таким образом, объектом данного исследования является построение инвестиционного портфеля.

Формирование инвестиционного портфеля Марковица в Excel. более продвинут по сравнению с возвратом генетического алгоритма.

Формирование допустимого множества вспомогательных проектов Введение к работе Актуальность темы исследования. На современном этапе развития экономики в России одним из основных инструментов реализации стратегических целей предприятия является эффективное управление портфелем инвестиционных проектов. Такой портфель инвестиционных проектов формирует любая заинтересованная в развитии компания.

При этом любая компания стремится включить в портфель наиболее эффективные проекты - проекты, в наибольшей степени соответствующие её стратегии, отвечающие поставленным оперативным целям и задачам, приносящие максимальный финансовый результат в условиях ограниченных инвестиционных ресурсов. Чаще всего, ограниченность доступных инвестиционных ресурсов и определяет актуальность задачи оптимизации портфеля проектов для любой развивающейся компании.

В научной, прикладной и учебной литературе опубликовано множество различных математических моделей и методов, предназначенных для решения задач управления портфелем проектов. Математический инструментарий, применяемый при моделировании портфеля, весьма разнообразен и достаточно сложен. Применение математических методов в практике инвестиционного планирования требует специальной математической подготовки.

Вместе с тем, учитывая сложность оптимизации портфелей инвестиционных проектов современных предприятий, требования к экономико-математическим моделям всё время возрастают, а разрыв между спецификой математических методов и необходимой глубиной специальных экономических знаний увеличивается [6, 48]. Это определило тему исследования. С общеметодологической точки зрения задачи оценки эффективности и выбора инвестиционных проектов для их реализации в современных российских условиях рассматриваются в работах российских учёных:

Машинное обучение

Введение Оптимизация инвестиционного портфеля ИП [Дубровин и др. Известно, что особенностью ИП является наличие у него инвестиционных свойств, недостижимых с позиций отдельно взятой ценной бумаги, а именно возможность формирования разных ИП с собственным балансом между предполагаемым риском и ожидаемой доходностью в определенный период времени. Одной из главных рекомендаций при формировании ИП является наличие в нем различных слабокоррелирующих активов [Мищенко и др.

Такой инвестиционный портфель называется диверсифицированным.

вания портфеля реальных инвестиций промышленного предприятия и формирования кредитного портфеля. Для решения никающих оптимизационных задач предлагается использовать вероятностный генетический алгоритм.

Электронный источник Домашова, Д. Математические методы и модели исследования операций [Электронный ресурс]: Яркова; М-во образования и науки Рос. Математические методы и модели исследования операций [Текст]: РеннераМ-во образования и науки Рос. Электронный источник Буреш, А. В работе предложен и реализован метод формирования оптимального инвестиционного портфеля из рисковых и безрискового акивов, основанный на максимизации вероятности неразорения страховой компании. На примере договоров ОСАГО и КАСКО показано, что применение предложенного подхода к формированию стратегии инвестирования обеспечивает более высокие значения вероятности неразорения, чем портфель Тобина.

Электронный источник Сердюк, А. Разработка приложений для шифрования информации [Электронный ресурс]:

Финансовая азбука. Принципы формирования инвестиционного портфеля