개선된 NSGA-II 및 SPEA 2를 기반으로 한 다양한 위험 측정에 의한 포트폴리오 최적화

이 연구에서는 손실 회피 투자를 위한 세 가지 포트폴리오 선택 전략을 분석합니다: 반분산, 조건부 가치 위험 및 이 두 가지 위험 측정의 조합. 또한, 이 최적화 문제를 해결하기 위해 비지배 정렬 유전 알고리즘 II와 강도 파레토 진화 알고리즘 2의 새로운 버전을 제안합니다. 이러한 알고리즘의 효율성은 다섯 개의 공개 데이터 세트에서 문헌의 두 가지 대안과 비교됩니다. 계산 결과, 이 연구에서 제안한 알고리즘이 모든 검사된 성능 지표에 대해 다른 알고리즘보다 우수함을 나타냅니다. 뿐만 아니라, 모든 다른 접근 방식이 실패하는 경우에도 파레토 전선에 근접할 수 있습니다.