6、增长最优投资组合(GOP)的应用与金融资产定价

增长最优投资组合(GOP)的应用与金融资产定价

1. GOP表现分析

在投资领域,最大化超越其他投资组合的概率这一目标面临一定挑战。要获得较高的置信水平,往往需要不切实际的长时间跨度。例如,有研究表明,要有95%的把握击败全现金策略需208年,击败全股票策略则需4700年。虽然现有应用GOP的尝试看似成功,但这多为“轶事证据”,不能正式证明其超越竞争策略所需的周期较短。

目前,为了确定GOP超越给定替代策略所需的时间,需要在根据实际市场数据校准的更现实模型中进行进一步的系统分析,不过相关研究结果在现有文献中暂未出现。

部分研究GOP应用时财富分配的论文有[Hakansson (1971a)]、[Gressis et al. (1974)]等。还有研究将GOP与n阶随机占优相关联,指出若投资组合X对投资组合Y表现出n阶随机占优,那么X的几何均值需高于Y。

2. GOP在金融资产和衍生品定价中的应用

GOP的计价单位属性使其被一些人认为可作为完整和不完整市场中衍生品的便捷定价工具。以下是相关的具体内容:

2.1 基本假设与定义

给定一组d + 1种资产作为半鞅,假设GOP,即S(δ),在区间[0, T]上是一个定义明确、非爆炸性的投资组合过程。作出假设:对于i ∈{0, …, d},过程 ˆS(i)(t) ≜S(i)(t) / S(δ)(t) 是一个局部鞅。这一假设排除了该过程是上鞅但不是局部鞅的情况。

基于此假设,GOP会产生一个鞅密度。对于任何S(δ) ∈Θ(S), ˆS(δ)(t) ≜S(δ)(t) / S(δ)(t) = S(δ)(t) / S(0)(t)Z(t) 是一

基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
此项目旨在实现一个简易而实用的RFID智能门禁控制系统。采用经典的51系列单片机——STC89C52作为核心控制器,集成MFRC522射频识别模块来读取RFID卡片信息。用户界面通过128x64像素的LCD显示屏展示相关信息,同时配备了键盘用于密码的输入、验证及修改。此设计结合了RFID技术的高效率识别单片机的强大控制能力,适用于学习、教学或小型安防项目。 资源包含 源代码:完整C语言编写的源程序,涵盖了RFID识别、密码验证逻辑、显示控制以及用户交互等功能模块。 原理图:详细展示了整个系统的电路连接,包括单片机、MFRC522模块、LCD12864屏幕、按键等组件的电气连接方式,便于理解和自制。 技术特点 RFID技术应用:通过MFRC522模块实现非接触式身份认证,提升门禁安全性便捷性。 人机交互界面:利用LCD12864显示屏直观展示状态信息,并通过物理按键进行操作,增加了系统的易用性。 密码安全机制:支持用户密码的设定和更改,增强系统安全性。 51单片机编程:适合初学者和专业人士学习51单片机应用开发,尤其是嵌入式系统物联网领域的实践。 使用指南 环境搭建:确保你有合适的IDE(如Keil uVision)安装以编译51单片机的C代码。 原理图分析:详细阅读原理图,了解各部件间的连接,这对于正确搭建硬件平台至关重要。 编译上传:将提供的源代码编译无误后,通过编程器或ISP接口烧录到STC89C52单片机中。 硬件组装:根据原理图搭建电路,确保所有组件正确连接。 测试调试:完成后进行功能测试,可能需要对代码或硬件做适当调整以达到最佳工作状态。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用,旨在解决微电网运行中经济性、环保性稳定性等多重目标的协同优化问题。文中详细介绍了NSDBO算法的设计实现过程,结合Matlab代码对微电网调度模型进行仿真验证,展示了该算法在处理复杂多目标优化问题上的有效性优越性。同时,文档还提供了丰富的科研资源支持,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个领域,配套网盘资料便于读者复现拓展研究。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事科研工作的研究生、高校教师及工程技术人员,尤其适合关注微电网调度、智能优化算法应用的研究者。; 使用场景及目标:①掌握NSDBO等智能优化算法在多目标问题中的设计实现方法;②学习微电网多目标调度建模Matlab仿真技术;③复现论文结果并开展算法改进对比研究; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码和网盘资源,逐步调试运行算法程序,重点关注算法流程、目标函数构建仿真结果分析,同时可参考文中提及的其他优化方法进行横向对比,深化对智能优化在电力系统中应用的理解。
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