【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能算法预测，具体为基于多更新粒子群的投资方法。
技术介绍
1、随着金融市场的复杂化和全球化，投资决策的难度持续上升。传统的投资方法主要围绕预期收益和风险进行权衡，但往往忽视了其他多维度的投资目标，如流动性、稳定性、多样性和税务考虑等。这使得投资组合选择经常局限于某一特定目标的最优化，而忽略了其他潜在的利益。因此，多目标的投资策略成为了现代投资领域的研究重点。投资环境中的不确定性，例如市场价格的波动、宏观经济的不稳定、突发事件的影响等，都给投资决策带来了巨大的挑战。在这样的背景下，仅依赖静态的投资策略很难获得理想的投资效果。因此，需要一种能够实时响应市场变化，自适应地更新和优化投资组合的方法。
2、技术上，要实现投资策略的多目标规划与优化，首先需要建立投资回报、风险和其他相关目标的预测模型。随后，必须设计一个能够处理这些多目标优化的智能算法。多更新粒子群优化算法凭借其强大的全局寻优能力、快速的收敛速度和易于实现的特点，成为了金融领域多目标投资策略优化的有力工具。采用多更新策略的粒子群算法可以更加灵活地调整各投资...
【技术保护点】
1.基于多更新粒子群的投资方法，其特征在于，包括如下流程：
2.根据权利要求1所述的基于多更新粒子群的投资方法，其特征在于：融合淘汰选择与父代选择策略的过程进一步包括：基于适应度评分，使用淘汰选择策略从当前粒子群中淘汰适应度较低的粒子，并利用父代选择策略在剩余粒子中选取适应度较高的粒子作为父代，为后续的粒子重组与进化提供基因，记录每个粒子在历史迭代过程中的最优位置和全局最优位置，以供后续迭代中进行比较和更新。
3.根据权利要求1所述的基于多更新粒子群的投资方法，其特征在于：对于多更新策略的实施，还应在父代粒子基础上，通过交叉、变异等操作生成新的...
【技术特征摘要】
1.基于多更新粒子群的投资方法，其特征在于，包括如下流程：
2.根据权利要求1所述的基于多更新粒子群的投资方法，其特征在于：融合淘汰选择与父代选择策略的过程进一步包括：基于适应度评分，使用淘汰选择策略从当前粒子群中淘汰适应度较低的粒子，并利用父代选择策略在剩余粒子中选取适应度较高的粒子作为父代，为后续的粒子重组与进化提供基因，记录每个粒子在历史迭代过程中的最优位置和全局最优位置，以供后续迭代中进行比较和更新。
3.根据权利要求1所述的基于多更新粒子群的投资方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈爱武，周如春，纪旺，
申请(专利权)人：安徽长江数智云计算科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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