Optimisation de portefeuille par NSGA-II et SPEA 2 améliorés sur la base de différentes mesures de risque

Dans cette étude, nous analysons trois stratégies de sélection de portefeuille pour les investisseurs averses au risque : la semi-variance, la valeur à risque conditionnelle, et une combinaison des deux mesures de risque. De plus, nous proposons une version novatrice de l'algorithme génétique de tri non dominé II et de l'algorithme évolutif de Pareto basé sur la force 2 pour aborder ce problème d'optimisation. L'efficacité de ces algorithmes est comparée à deux alternatives tirées de la littérature à partir de cinq ensembles de données disponibles au public. Les résultats computationnels indiquent que les algorithmes proposés dans cette étude surpassent les autres pour tous les indicateurs de performance examinés. De plus, ils sont capables d'approcher le front de Pareto même dans les cas où toutes les autres approches échouent.