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混合粒子群优化算法及其在金融优化中的应用 版权信息
- ISBN：9787521833942
- 条形码：9787521833942 ; 978-7-5218-3394-2
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
混合粒子群优化算法及其在金融优化中的应用 内容简介
本书从金融优化的理论和方法开始, 随后介绍PS0算法和量子粒子群优化 (QPS0) 算法的相关原理, 接着从投资组合选择和期权定价两个方面分别阐述相关理论、方法以及PS0算法在其中的应用情况。
混合粒子群优化算法及其在金融优化中的应用 目录
第1章 绪论
1.1 金融优化的含义
1.2 金融优化理论的发展
1.3 *优化问题及*优化方法
本章参考文献
第2章 PSO算法概述
2.1 基本原理和模型
2.2 参数设置的分析
2.3 算法的改进
2.4 多目标PSO算法概述
2.5 PSO算法的研究现状
本章参考文献
第3章 QPSO算法概述
3.1 算法原理及流程
3.2 参数设置与多样性指标
3.3 算法的评价
3.4 算法的改进
本章参考文献
第4章 投资组合理论及相关模型
4.1 投资组合及均值-方差模型
4.2 资本资产定价模型
本章参考文献
第5章 PSO算法在投资组合优化中的应用
5.1 PSO算法在一类非连续投资组合模型中的应用
5.2 基于PSO算法的投资组合模型的比较研究
5.3 PSO算法在多目标投资组合中的应用
本章参考文献
第6章 QPSO算法在投资组合优化中的应用
6.1 QPSO算法在一类带约束投资组合模型中的应用
6.2 QPSO算法在自融资投资组合模型中的应用
6.3 QPSO算法在模糊投资组合模型中的应用
本章参考文献
第7章 期权定价理论及相关模型
7.1 期权的概念与期权市场的构成
7.2 期权的价值与价格
7.3 证券价格的随机过程
7.4 布莱克-斯科尔斯期权定价模型
7.5 蒙特卡罗法与有限差分法
7.6 二叉树期权定价模型
本章参考文献
第8章 PSO算法在期权定价中的应用
8.1 基于PSO算法的隐含波动率估计
8.2 基于PSO算法的期权参数估计
8.3 基于PSO算法和SWR算法的欧式期权定价
本章参考文献
1.1 金融优化的含义
1.2 金融优化理论的发展
1.3 *优化问题及*优化方法
本章参考文献
第2章 PSO算法概述
2.1 基本原理和模型
2.2 参数设置的分析
2.3 算法的改进
2.4 多目标PSO算法概述
2.5 PSO算法的研究现状
本章参考文献
第3章 QPSO算法概述
3.1 算法原理及流程
3.2 参数设置与多样性指标
3.3 算法的评价
3.4 算法的改进
本章参考文献
第4章 投资组合理论及相关模型
4.1 投资组合及均值-方差模型
4.2 资本资产定价模型
本章参考文献
第5章 PSO算法在投资组合优化中的应用
5.1 PSO算法在一类非连续投资组合模型中的应用
5.2 基于PSO算法的投资组合模型的比较研究
5.3 PSO算法在多目标投资组合中的应用
本章参考文献
第6章 QPSO算法在投资组合优化中的应用
6.1 QPSO算法在一类带约束投资组合模型中的应用
6.2 QPSO算法在自融资投资组合模型中的应用
6.3 QPSO算法在模糊投资组合模型中的应用
本章参考文献
第7章 期权定价理论及相关模型
7.1 期权的概念与期权市场的构成
7.2 期权的价值与价格
7.3 证券价格的随机过程
7.4 布莱克-斯科尔斯期权定价模型
7.5 蒙特卡罗法与有限差分法
7.6 二叉树期权定价模型
本章参考文献
第8章 PSO算法在期权定价中的应用
8.1 基于PSO算法的隐含波动率估计
8.2 基于PSO算法的期权参数估计
8.3 基于PSO算法和SWR算法的欧式期权定价
本章参考文献
展开全部
混合粒子群优化算法及其在金融优化中的应用 作者简介
何光，男，博士，副教授。2014年于四川大学获得金融数学与计量经济学博士学位，现主要从事投资组合优化理论与算法、金融衍生品定价、金融风险管理等方面的研究。
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