投資組合優(yōu)遺傳算法matlab代碼優(yōu)化投資組合是一個(gè)重要的金融問題，使用優(yōu)遺傳算法（GeneticAlgorithm,GA）可以在給定的約束條件下找到最優(yōu)的投資組合。MATLAB是一個(gè)功能強(qiáng)大的數(shù)值計(jì)算軟件，它提供了優(yōu)化工具箱，可以輕松地實(shí)現(xiàn)優(yōu)遺傳算法，并求解投資組合優(yōu)化問題。

以下是一個(gè)基于MATLAB的投資組合優(yōu)遺傳算法的實(shí)現(xiàn)示例：

```matlab

%=======參數(shù)設(shè)置=======

n=10;%投資組合中的資產(chǎn)數(shù)量

m=100;%種群大小

max_iter=100;%最大迭代次數(shù)

%=======預(yù)處理輸入數(shù)據(jù)=======

%假設(shè)有n個(gè)資產(chǎn)，構(gòu)建投資收益率矩陣returns（n×m），其中每列代表一種資產(chǎn)的收益率序列

returns=randn(n,m);

%設(shè)置約束條件，例如總投資金額不超過100

A=ones(1,n);

b=100;

%=======初始化種群=======

population=rand(m,n);

%=======迭代優(yōu)化過程=======

foriteration=1:max_iter

%====適應(yīng)度評(píng)估====

fitness=sum(population.*returns,2);%計(jì)算每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度

%====選擇操作====

[sorted_fitness,indices]=sort(fitness,'descend');%按適應(yīng)度降序排列

elite=indices(1:10);%選擇前10%的個(gè)體作為精英

%====交叉操作====

offspring=zeros(m,n);%生成子代種群

fori=1:(m/2)

parent1=population(randi(m),:);%隨機(jī)選擇一個(gè)父代個(gè)體

parent2=population(randi(m),:);%隨機(jī)選擇另一個(gè)父代個(gè)體

%通過單點(diǎn)交叉操作生成兩個(gè)子代

crossover_point=randi(n);

offspring(i*2-1,:)=[parent1(1:crossover_point),parent2(crossover_point+1:end)];

offspring(i*2,:)=[parent2(1:crossover_point),parent1(crossover_point+1:end)];

end

%====變異操作====

mutation_rate=0.05;%變異率

mutation_indices=rand(m,n)<mutation_rate;%隨機(jī)選擇需要變異的個(gè)體

offspring(mutation_indices)=1-offspring(mutation_indices);%通過取補(bǔ)操作進(jìn)行變異

%====合并父代和子代種群====

population=[population(elite,:);offspring];

%====解碼、約束處理====

population=max(min(population,1),0);%將超過[0,1]范圍的個(gè)體調(diào)整到合法范圍內(nèi)

population=repmat(b/A,m,1).*population;%將總投資金額規(guī)范到合法范圍內(nèi)

end

%=======輸出結(jié)果=======

best_individual=population(1,:);%最優(yōu)個(gè)體即為第一個(gè)個(gè)體

best_fitness=sum(best_individual.*returns(1,:));%對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度

disp(['最優(yōu)投資組合為：',num2str(best_individual)]);

disp(['投資組合的預(yù)期收益為：',num2str(best_fitness)]);

```

上述代碼中，假設(shè)有n個(gè)資產(chǎn)，每個(gè)資產(chǎn)的收益率序列構(gòu)成一個(gè)n×m的矩陣returns。通過遺傳算法進(jìn)行迭代優(yōu)化，優(yōu)化目標(biāo)是找到投資組合中每個(gè)資產(chǎn)的權(quán)重，使得收益最大化。

代碼首先進(jìn)行了參數(shù)設(shè)置，包括資產(chǎn)數(shù)量n、種群大小m和最大迭代次數(shù)max_iter。然后，通過預(yù)處理輸入數(shù)據(jù)，將資產(chǎn)的收益率序列構(gòu)建成矩陣returns，并設(shè)置約束條件，例如總投資金額不超過100。

接下來，代碼初始化了種群population，通過隨機(jī)生成的個(gè)體作為初始種群。然后，通過迭代優(yōu)化過程，包括適應(yīng)度評(píng)估、選擇操作、交叉操作和變異操作，不斷優(yōu)化種群。

在適應(yīng)度評(píng)估階段，計(jì)算每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度，這里采用了簡(jiǎn)單的求和方式，即個(gè)體投資權(quán)重乘以對(duì)應(yīng)資產(chǎn)的收益率之和。在選擇操作中，選擇前10%的個(gè)體作為精英個(gè)體。在交叉操作中，通過單點(diǎn)交叉操作生成兩個(gè)子代。在變異操作中，按照給定的變異率隨機(jī)選擇需要變異的個(gè)體，并進(jìn)行取補(bǔ)操作進(jìn)行變異。

最后，將父代和子代種群合并，并進(jìn)行解碼和約束處理，將超過合法范圍的個(gè)體調(diào)整到[0,1]范圍內(nèi)，并將總投資金額規(guī)范到