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Multiobjective portfolio optimization via Pareto front evolution

CVAR公司 数学优化 多目标优化 帕累托原理 文件夹 进化算法 计算机科学 投资组合优化 计算智能 分解 预期短缺 数学 经济 人工智能 生物 金融经济学 生态学
作者
Yi Chen,Aimin Zhou
出处
期刊:Complex & Intelligent Systems 卷期号:8 (5): 4301-4317 被引量:16
标识
DOI:10.1007/s40747-022-00715-8
摘要

Abstract Portfolio optimization is about building an investment decision on a set of candidate assets with finite capital. Generally, investors should devise rational compromise to return and risk for their investments. Therefore, it can be cast as a biobjective problem. In this work, both the expected return and conditional value-at-risk (CVaR) are considered as the optimization objectives. Although the objective of CVaR can be optimized with existing techniques such as linear programming optimizers, the involvement of practical constraints induces challenges to exact mathematical methods. Hence, we propose a new algorithm named F-MOEA/D, which is based on a Pareto front evolution strategy and the decomposition based multiobjective evolutionary algorithm. This strategy involves two major components, i.e., constructing local Pareto fronts through exact methods and picking the best one via decomposition approaches. The empirical study shows F-MOEA/D can obtain better approximations of the test instances against several alternative multiobjective evolutionary algorithms with a same time budget. Meanwhile, on two large instances with 7964 and 9090 assets, F-MOEA/D still performs well given that a multiobjective mathematical method does not finish in 7 days.

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