《穩健投資組合選擇的並行最最佳化算法研究與實現》是依託中央財經大學，由胡永宏擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：穩健投資組合選擇的並行最最佳化算法研究與實現
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：胡永宏
- 依託單位：中央財經大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
穩健投資組合選擇是數量化投資管理領域中的一項關鍵技術,目前其在套用中亟需高性能算法與實現研究。本項目針對現實投資場景下的投資組合選擇問題，基於穩健最佳化方法構建合理的最最佳化模型，結合模型結構設計高性能算法並研究其並行化策略；著重研究典型的（混合整數）二階錐規劃和病態非凸最佳化問題的並行算法；結合目前主流的高性能計算系統架構，利用並行計算技術多層級最佳化性能，實現對穩健投資組合計算的快速回響；產出具有自主智慧財產權的穩健投資組合選擇模型工具集、算法庫和求解器；實現千核級規模計算，並行效率逾60%。該研究由具體套用驅動，多學科滲透，瞄準了現代投資組合理論前沿，切中了具體套用瓶頸，在投資組合選擇建模、（混合整數）二階錐規劃全局並行算法設計、異構環境下計算金融實現三方面將有創新。預期成果將促進相關學科理論發展、投資組合最佳化方法創新、高性能計算套用、以及計算技術與投資管理實踐的融合，具有現實意義和套用價值。
結題摘要
穩健投資組合選擇是數量化投資管理領域中的一項關鍵技術,目前其在套用中亟需高性能算法與實現研究。本項目針對現實投資場景下的投資組合選擇問題，基於穩健最佳化方法構建出了合理的最最佳化模型，結合模型結構設計了高性能算法、研究了其並行化策略並進行了程式實現。 項目按計畫執行，進展順利，取得了多項研究成果：（1）在穩健投資組合最佳化模型構建方面，基於可信性理論、模糊理論及分位數回歸等方法，改進了傳統的均值-方差模型，並且加入現實約束，使模型更貼近於市場實際狀況；（2）在穩健投資最佳化組合模型輸入參數的確定方面，基於多因子模型和GARCH族模型等方法，對資產的收益率和波動率進行了研究，得到穩健投資組合模型所需要的輸入；（3）在穩健投資組合選擇的並行算法與實現技術方面，針對不同的穩健投資組合模型，分別設計出了基於模糊模擬和遺傳算法的混合智慧型求解算法、高效加速方法、基於MPI+OpenMP和MIC架構的並行模擬方法、基於SCIP和Bonmin構造的混合整數規划算法等一系列高性能並行算法。 項目組積極參加了國內外學術合作交流，在項目經費支持下，創辦了“金融與計算論壇”(Finance and Computing Forum，FCF)，這是國內首個金融與計算交叉研究的特色品牌會議，有力推動了計算、金融及統計的學科交叉研究以及學界和業界的合作，形成了一定的影響力。 本項目研究由具體套用驅動，多學科滲透，瞄準了現代投資組合理論前沿，切中了具體套用瓶頸，在投資組合選擇建模、並行算法設計、異構環境下計算金融三方面實現了創新，促進了相關學科理論發展以及計算技術與投資管理實踐的融合，具有學科意義和套用價值。
