Título: Topological and Motion Strategies for Cellular Memetic Tree-Based Portfolio Optimization
Autores: Aranha, Claus; Azevedo, Carlos R. B.; Gordon, V. Scott; Iba, Hitoshi
Resumo: A Otimização de Portfólios (OP) é um problema de alocação de recursos, no qual pesos são associados a vários produtos financeiros de maneira a maximizar o lucro e minimizar o risco. O Algoritmo Memético Baseado em Árvores (MTGA), usando uma combinação de representação por árvore binária e busca local (LS), mostrou ótimo desempenho neste problema quando comparado com outras técnicas de otimização de pesos. Neste artigo nós estudamos quatro implementações híbridas entre o MTGA e técnicas topológicas, denominadas como Algoritmos Meméticos Celulares (CMA). A diferenças entre as versões híbridas são as políticas de movimento dos indivíduos e distribuição dos meta parâmetros de auto adaptação. As quatro abordagens são comparadas usando simulações por dados históricos. A melhor performance é atingida por um CMA com política de movimento, enquanto que a auto configuração de parâmetros não obteve tanto sucesso. Os resultados obtidos não apenas sugerem um melhor método para o problema de OP, mas também mostram novos ramos de investigação para modelos celulares.
Palavras-chave: Algoritmos Meméticos; Auto-adaptação; Modelos Baseados em Terreno; Hibridização; Engenharia Financeiras; Otimização de Portfólios
Páginas: 8
Código DOI: 10.21528/CBIC2011-06.4
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