Abstract
以基因演算法建構股票投資組合研 究 生：李達開 指導教授：張國平博士 盧以詮博士國立清華大學科技管理研究所計量財務金融組摘要運用多變數超額報酬模式來建立投資組合已是被股票經理者經常採用的工具與概念之一，在以多變數超額報酬模式來建立投資組合的過程中，是在尋找模型中各因子之最佳化權重。實務上投資組合之建立需考慮交易成本、週轉率以及其他因資產管理目的不同而有的投資操作限制，在這樣的環境下，使得傳統的線性迴歸模式在處理問題時的效率受到限制，因而衍生以電腦演算法為基礎，所發展的引導式隨機搜尋概念去處理最佳化問題。本篇論文的探討目的不在於該考慮何種因子納入多變數超額報酬模式中，而是在於以何種引導式隨機搜尋法，所找出因子權重，建構投資組合的績效較好，本論文試圖以基因演算法與退火模擬法作建構模型的方法，以Russel 2000為研究的資料來源，以Moving Window的方法，分別以基因演算法與退火模擬法建構投資組合，並在學習期與測試期中比較其經風險調整過的報酬率。實證顯示，兩種搜尋方法在學習期與測試期內，除1990年外，其餘每年均能有優於大盤的投資績效表現。關鍵字：多變數超額報酬模式、引導式隨機搜尋、基因演算法、 退火模擬法、最佳化