몬테카를로 유전 알고리즘을 사용하여 축소된 탐색 공간에서 자산을 효율적으로 선택하는 방법에 관한 연구

초록

자산 선택을 통해 최적 포트폴리오를 구성하는 데 있어 포트폴리오의 대상이 되는 자산의 수와 포트폴리오를 구성하는자산의 수에 따라 탐색 공간의 크기가 기하급수적으로 증가한다. 본 논문에서는 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 탐색 공간을축소하고, 축소된 탐색 공간에서 유전 알고리즘을 통해 최적 포트폴리오에 근사하는 부최적 포트폴리오를 찾는 방법을제안한다. 실험을 통하여 몬테카를로 유전 알고리즘으로 생성된 부최적 포트폴리오의 성능이 최적 포트폴리오에 근사함을보이고, 실제 주식 시장에 적용하여 제안한 방법이 효과적임을 보였다.

키워드