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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김길주 (고려대학교) 안창호 (서경대학교)
저널정보
융복합지식학회 융복합지식학회논문지 융복합지식학회논문지 제7권 제2호
발행연도
2019.6
수록면
25 - 32 (8page)

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H.Markowitz의 평균-분산 framework을 기초로 하는 기존의 포트폴리오 이론에서는 펀드 작성시의 목적함수는 위험의 최소화이며, 제약 조건은 일정 수준의 목표 수익이 되며, 펀드에 편입되는 종목은 사전에 주어져 있고, 각 종목의 편입 비율만 결정되는 형태이다. 그러나 종목 선택의 관점에서 펀드 작성은 조합 최적화 문제로 귀착된다. 즉, 조합 최적화 문제에서는 모든 해를 열거하고, 그 중에서 가장 최적인 해를 선택하는 것이 이상적이다. 실제로는 문제의 규모와 함께 조사하여야 하는 해의 개수가 급격히 증가하므로, 계산기로는 엄밀한 최적해를 발견한다는 것이 불가능하다. 펀드 작성은 조합 최적화 문제이며 그 최적해를 탐색하는 방법으로 유전적 알고리듬을 사용한다. 유전적 알고리듬은 자연계의 교차, 도태, 돌연변이를 컴퓨터로 실행하는 것으로 최적화 문제 중에서도 조합 최적화 문제에 효과적인 방법이다. 지금까지 대부분의 다목적 최적화는 목적함수의 1차원화와 단 목적 최적화의 반복에 의하여 해를 구하였지만, 본 연구에서는 유전적 알고리듬이 복수의 해 후보 집단을 구성하는 것을 이용하여 파레토 최적해 집단을 직접 찾는다는 점이 다르다. 또한 유전적 알고리듬을 사용하여 기존 펀드의 재조정도 가능하다. 더 나아가 평가 함수의 변경이나 재조정 방법을 개량하면 좀더 발전된 결과를 얻을 수 있다.
#Genetic algorithm #Arbitrage index fund #Combinatorial optimization problem #Reproduction #Crossover #Mutation

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 최적화와 유전적 algorithm
3. 유전적 알고리듬을 이용한 인덱스 펀드 구축 과정의 설계
4. 결론
References

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