Читать книгу Портфельная теория и методы оптимизации. NSGA, POWER BI - - Страница 10

NSGA-II базовый: FNDS, crowding distance, SBX-кроссовер, полиномиальная мутация.

Модификации:

– Инициализация, NSGA-II →.

– t-SNE на для новой цели (нередундантная).

– Оптимизация по → финальный портфель.

– Цели: макс. доход (), мин. риск (), макс. асимметрия (skewness). Ограничения:,. ^[219]

Эксперименты и результаты

Данные: 10 активов (акции/облигации), исторические цены (годы не указаны).

Метрики: GD (Generation Distance, ↓ лучше), SD (Spacing, ↓ лучше).

Сравнение (DTLZ2 тестовая задача):

Реальный портфель (2 года):

Улучшенный дает меньшее GD (лучшая сходимость), равномерное распределение, выше доход/Sharpe.