動態規劃在股票投資中的運用
㈠ 動態規劃建模--資源分配問題
餓
㈡ 根據您所學的《運籌學》及其它學科知識，談談您對「運籌帷幄，決勝千里」的理解。
親愛的樓主：
下面是相關資料，你可以了解一下
運籌學是一門以決策支持為目標的學科。運籌學的英文名稱是 Operations Research(美)或Operational Research(英)，縮寫為OR，直譯是 作業研究、操作研究或運作研究。運籌學是OR 的意譯，取自成語"運籌帷幄之 中，決勝千里之外"，具有運用籌劃，出謀獻策，以策略取勝等內涵。目前國外 的《管理科學》(Management Science)與《運籌學》的內容基本相同。 一、運籌學研究的內容 從運籌學的內涵可以看出，它的內容非常豐富，應用范圍非常廣泛，從軍 事、政治到管理、經濟及工程技術等許多領域都能應用到運籌學的思想和方法。 構成運籌學的理論大致分3 個部分。 1.分析理論。 主要研究資源的最優利用、設備最佳運行等問題。常用的數學分析方法有 規劃論(如線性規劃、非線性規劃、整數規劃、動態規劃、目標規劃等)、網路 模型、最優控制等。隨著一些新型學科的發展，還衍生了一些諸如不確定規劃、 灰規劃、模糊規劃、隨機規劃等專門的分析方法。 2.決策理論。 主要研究方案或策略的最優選擇問題。常用的數學分析方法有博弈論、決 策論、多目標決策、存儲論。 3.隨機服務理論。 主要研究隨機服務系統排隊和擁擠現象問題，討論隨機服務系統的服務效 率、績效評價和服務設施的最佳設置等問題。 二、運籌學的分析方法 運籌學是一門定性分析(如建立數學模型)與定量方法(如求解數學模型)相 結合的一門綜合應用科學。它廣泛應用現有的科學技術和數學方法，解決實際 中提出的專門問題，為決策者選擇最優或較優決策提供定量依據。 要掌握好運籌學方法並成功應用於實踐，不僅要有豐富的自然科學和社會 科學的知識，掌握一定的數理基礎方法，還要用系統的觀念去認識問題分析問 題，使研究的對象得到最優或滿意的效果。 例如，企業在編制年度計劃時，第一步，收集產品市場需求、競爭對手、 國內外經濟政策環境、利率變化、環境保護等外部信息，充分了解企業內部的 技術力量、設計能力、生產能力和資源分布等資料;第二步，分析和整理得到 的外部信息和內部資料，制定企業的預定目標，建立產品與資源消耗的關系表 達式(即數學模型)，充分利用企業資源，使得到最大或較大的收益;第三步， 運用數學分析方法求解數學模型，得到產品的生產量、資源消耗量和收益等理 論值;第四步，分析和運用所求結果，在計劃的實施過程中進行有效的監督、 控制和調整，盡可能達到預期目標。由此可以看出，要編制出一個合理優秀的 計劃，需要多學科的知識和運用系統的方法。運籌學方法則貫穿上述四個步驟 的全過程，即收集資料、建立模型、求解模型和應用。 三、股市投資策略:股市中的戰略運籌學 夫未戰而廟算勝者，得算多也;未戰而廟算不勝者得算少也。多算勝,少算 不勝,而況於無算乎?吾以此觀之,勝負見矣。一一孫子兵法計篇譯文:開戰之前, 在朝廷的策劃謀算時就能預知勝利的,是因為籌劃周密,勝利的條件充分;開戰 之前就預計不能取勝的,是因為謀劃不周,獲勝的條件缺少。籌劃周密,條件充分, 就能取勝;籌劃不周,條件缺少,就難以取勝,更何況根本不作籌劃、毫無條件呢? 依據這些方面來考察,誰勝誰負便一目瞭然了。實戰解說:廟算是古代興師作戰 前的戰前會議,將帥們在廟堂集合,謀劃作戰大計,以預測戰爭的勝負。這種廟算 類似於現代的戰前軍事會議和行為科學講的"集團決策"。未戰廟算這一思想同 樣適用於中小投資者的股市操作。它要求在介入某股操作前,要有一個詳細的計 劃,貫徹"先計後戰"、"思而圖謀"的策略,決不打無准備、無把握之仗。因為盲 目行動,隨機行動,賭徒心態必致失敗。在操作中,必須要貫徹未戰廟算的策略。 "未戰而廟算":是指投資者將各方面的情況都計算清楚,再作出妥善的決策,方 能保證成功,取得良好的經濟效益。無論投資者偏重於長線或短線,在股市投資 方面都需要長、中、短期的規劃。對於大勢研判、操作方法、買賣時機和應變 策略都需要有計劃上的安排和資金上的准備。股票投資者在購買股票前,都要先 對各上市公司的經營實績和贏利情況、各種股票的行情漲落和發展趨勢、銀行 利率的高低和國家政策的走向、股市的冷熱和股民的動態作一番細致的"廟算"。 倘若贏利的條件充分,就選擇股票果斷技資;倘若時機還不成熟,贏利的把握不 大或無贏利的可能,就按兵不動。投資股票"未戰而廟算"應當沉著冷靜,盡量考 慮多方面的因素,切忌不假思索,盲目行動。投資者無論是投資還是技機,都不能 用賭博的心態。在購買股票之前,要冷靜地思考,仔細地分析自己的經濟能力有 多大,能承擔多大的風險,適合於採用什麼樣的操作方式。經過一番比較分析後, 再選擇適當的時機和優良的股票進行具體的操作。股市投資要精於算計。經過 各種方案的反復比選,優中選優,制定一個正確的操作策略。在資料研究上,不能 只看薦股專欄,而忽視頭版頭條的宏觀經濟信息。光看股評,不領會管理層意圖, 就會失算。在選股上,一定先充分地進行調研,掌握大量第一手資料,經過充分分 析判別後慎重選出操作目標,這才符合"先勝而後戰"的原則。千萬不能先買好股 票後再去關心這只股票一些基本面的信息,以便尋找些安慰,那是典型的"先戰而 後求勝"。選中目標股後,要根據盤面情況及行情演變,確定好介入點、止損點和 止贏點,真正做到不戰則已,戰則必勝。四:資深操盤手實戰"破庄"策略:操盤 目標:風險最小化，收益最大化。在風險與收益間博弈，尋找最優的目標決策 個股和最理想的收益成果!操盤決策:選擇最佳個股，操作最佳個股。結合A 股市場特性，不論個股業績如何，股價如何，個股遵循二八定律，遵循正態分 布定理，市場參與群體越少，資金分布程度越高。操盤步驟:第一步:從1600 只個股裡面，選擇出曾經大盤大跌，個股仍然逆市死封漲停板，而且次數最多 的個股為超級金股股票池，預計200 只左右。第二步:從200 只中，精選出行 業龍頭，次龍頭，股性活躍度最強，資金堆積最密集個股為初級目標個股。第 三步:從初級目標個股中，精選近期熱點板塊，熱點題材、概念個股為中級目 標個股。第四步:從中級目標個股中，分析、研究公募基金，私募基金，游資 有動作，動作較小，較隱蔽的個股為高級目標個股。第五步:從高級目標個股 中，選擇風險，收益最佳的個股為操作決策個股，鎖定個股價位，倉位，耐心 持有，等待主力拉升!
祝您步步高升
期望你的採納，謝謝
㈢ 什麼是 自適應動態規劃
研究多段（多步）決策過程最優化問題的一種數學方法，英文縮寫DP，是最優控制和運籌學的重要數學工具。他將多階段決策問題轉化成一系列比較簡單的最優化問題。為了尋找系統最優決策，可將系統運行過程劃分為若干相繼的階段（或若干步），並在每個階段（或每一步）都作出決策。這種決策過程就稱為多段（多步）決策過程。多段決策過程的每一階段的輸出狀態就是下一階段的輸入狀態。某一階段所作出的最優決策，對於下一階段未必是最有利的。多段決策過程的最優化問題必須從系統整體出發，要求各階段選定的決策序列所構成的策略最終能使目標函數達到極值。
發展簡況 20世紀40年代，人們開始研究水力資源的多級分配和庫存的多級存儲問題。50年代初,美國數學家R.貝爾曼首先提出動態規劃的概念，1957年發表《動態規劃》一書。在1961、1962年相繼出版的第二版和第三版中，又進一步闡明了動態規劃的理論和方法。
多段決策過程 又稱為多步決策過程(或系統)，是一種適合採用動態規劃的過程(或系統)。多段決策過程包括階段、狀態、決策、策略和目標函數 5個要素。①階段:把所要求解的過程劃分成若干相互聯系的階段,並用k表示階段變數。②狀態:表示某一階段出發位置的狀態，它既是上一階段的輸出又是本階段的輸入，並用向量xk表示第k階段的狀態，稱為狀態變數。③決策:指給定k階段的狀態後,從該狀態轉移到下一階段某一狀態的選擇。用Uk表示第k階段當狀態處於Xk時的決策變數。對於系統的每一個狀態，都可以從若干種可能的決策（或控制）中任選一種。選定決策並加以實施，即可引起系統狀態的變化。系統的下一階段狀態由現在的狀態和決策確定，與過去的歷史無關，即系統是無記憶的。④策略：由過程中每一階段所選決策構成的整個序列，又稱為方案。⑤目標函數：策略的目標是使狀態變數的某個特定函數的值為最大（或最小）。這個特定函數就是目標函數。使目標函數值為最大（或最小）的策略稱為最優策略。圖1中求最短路徑的例子說明了多段決策過程及其構成要素。圖中S是出發點，G是目的地，各邊上的數字表示兩點間的距離。求從S到G的最短路徑和距離數。首先，可將圖1劃分成四個階段，然後逆向依次尋求使總的距離為最小的最短路徑。先從第一階段開始,從C1到G只有一條路線,同樣從C2到G也只有一條路線。到了第二階段，從B1到G有經過C1或C2兩條路線，經選擇後由B1經C2到G距離最小。如此繼續進行下去，就把一個最短路徑問題變成了多段決策問題（圖2）。最後求得最短路徑為SA2B1C2G。 動態規劃 動態規劃基本原理 動態規劃的理論基礎是最優化原理和嵌入原理。
最優化原理 一個最優策略，具有如下性質：不論初始狀態和初始決策（第一步決策）如何，以第一步決策所形成的階段和狀態作為初始條件來考慮時，餘下的決策對餘下的問題而言也必構成最優策略。最優化原理體現了動態規劃方法的基本思想。
嵌入原理 一個具有已知初始狀態和固定步數的過程總可以看作是初始狀態和步數均不確定的一族過程中的一個特殊情況。這種把所研究的過程嵌入一個過程族的原理稱為嵌入原理。通過研究過程族的最優策略族的共同性質得出一般通解，此通解自然也適用於原來的特殊問題。動態規劃的基本方法就是根據嵌入原理把一個多步決策問題化為一系列較簡單的一步決策問題，可顯著降低數學處理上的難度。
貝爾曼方程 應用最優化原理和嵌入原理可推導出動態規劃的基本方程，稱為貝爾曼方程。它具有下面的形式：
式中N表示多段決策過程的總段數,F(xk，uk)為標量函數，表示由第k段到第k+1段的過程中基於狀態xk和決策uk的性能損失，表示以xk+1為初始狀態的後N-(k+1)段分過程的最優性能目標，xk+1=f(xk，uk)是基於第k段的狀態 xk和決策uk而得到的第k+1段的狀態向量，【·】表示選擇決策uk使【·】取極小值。這是一個逆向遞推方程。採用迭代法按k=N-1,N-2,…,1,0順序求解貝爾曼方程，即可得到N段決策過程的最優策略{uk，k=0,1,2,…,N-1}和最優軌線{xk，k=0,1,2,…,N },而最優性能值為J壨(x0)。
對於圖1中的例子，貝爾曼方程的形式如下：
經迭代計算後，得
………………………
這就是所求的最短距離。從S到G的最短路徑是SA2B1C2G。而A2B1C2G，B1C2G，C2G 則分別是從A2，B1,C2到G 的最短路徑。
貝爾曼方程是關於未知函數（目標函數）的函數方程組。應用最優化原理和嵌入原理建立函數方程組的方法稱為函數方程法。在實際運用中要按照具體問題尋求特殊解法。動態規劃理論開拓了函數方程理論中許多新的領域。
特點和應用范圍 若多階段決策過程為連續型，則動態規劃與變分法處理的問題有共同之處。動態規劃原理可用來將變分法問題歸結為多階段決策過程，用動態規劃的貝爾曼方程求解。在最優控制理論中動態規劃方法比極大值原理更為適用。但動態規劃還缺少嚴格的邏輯基礎。60年代，В．Г．沃爾昌斯基對動態規劃方法作了數學論證。動態規劃方法有五個特點：①在策略變數較多時，與策略窮舉法相比可降低維數；②在給定的定義域或限制條件下很難用微分方法求極值的函數，可用動態規劃方法求極值；③對於不能用解析形式表達的函數,可給出遞推關系求數值解;④動態規劃方法可以解決古典方法不能處理的問題，如兩點邊值問題和隱變分問題等；⑤許多數學規劃問題均可用動態規劃方法來解決，例如，含有隨時間或空間變化的因素的經濟問題。投資問題、庫存問題、生產計劃、資源分配、設備更新、最優搜索、馬爾可夫決策過程，以及最優控制和自適應控制等問題，均可用動態規劃方法來處理
(PS:網上找來的，不知道有用沒，講究看下吧）
㈣ 試用動態規劃方法求解，如何分配資金可使總效益最大
某公司有資金 萬元,可向 ,B,C三個項目 某公司有資金4萬元 可向A, , 三個項目 萬元, 投資,已知各項目不同投資額的相應效益值如表7-20 投資,已知各項目不同投資額的相應效益值如表 所示,問如何分配資金可使總效益最大. 所示,問如何分配資金可使總效益最大.
表7-20 項目 A B C 投資額 0 0 0 0 1 41 42 64 2 48 50 68 3 60 60 78 4 66 66 76 單位:萬元 單位:
㈤ 你好，我是在太平洋人壽保險公司交的華彩人生保險2009年交到了2019年
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㈥ 動態規劃在地下水資源系統中的應用
地下水系統模擬與管理問題就是在充分掌握和預知地下水系統的空間結構、埋藏條件以及各種影響和控制其行為規律的自然和人為因素的前提下，進而對其進行科學的、定量的模擬與預測、管理和調控，使其向著人們所期望的目標發展和演化。地下水系統的行為規律又取決於與其關聯的外部環境和系統內部參數的時、空變化規律。在地下水資源開采過程中，這些外部環境和內部參數都會發生變化，所以需要進行動態規劃與管理。
狹義的動態是指時間過程，如地下水的水位、水量、水質隨時間的變化等。故動態規劃就是指在地下水開採的過程中，依次採取一系列的決策，以實現整個過程的最優化問題。而對於時間過程不明顯或沒有時間過程的所謂靜態問題，如水資源分配、投資分配、最優線路等，在一定條件下，只要依據時間特點，把過程分為若干階段，在靜態模型中人為地引進時間因素，當作多階段決策過程來考慮，同樣可用動態規劃的原理來研究。所以，動態規劃實質上是將一個較復雜的過程最優化決策問題，轉化為多階段的一系列簡單靜態問題來求解［117］。
近年來，我國許多學者研究了動態規劃在水資源系統中的優化問題。方樂潤等［118］建立了地下水資源系統的動態規劃模型，並應用於內蒙古余糧堡灌域地下水的多年調節計算；李樹文等［119］藉助動態規劃理論，分析了地表水與地下水統籌管理的多階段決策問題，考慮到水資源系統的動態屬性和系統屬性，在建立水資源管理模型時，兼顧了地表水和地下水兩類資源，同時分析了它們的多階段開發問題，增強了模型的應用效果；唐德善［120］應用大系統分解協調法建立地區水資源優化分配數學模型，以遞階動態規劃法闡明了求解地區水資源優化分配數學模型的思路，並以實例說明了模型的求解過程；王柏明、向速林等［121，122］以動態規劃理論為依據，介紹了動態規劃在水資源優化配置中的應用實例。
在此以潛水含水層中兩單元穩定抽水量的最優分配問題為例，探討動態規劃在地下水管理中的應用。
假設有一矩形均質潛水含水層，三面為隔水邊界，一面傍河，河水可視為定水頭邊界（圖4.1）。地下水接受大氣降水補給，向河流排泄，已知含水層的長2L、寬B分別為20000m和10000m，導水系數為3.6×106m2/a，降水入滲系數為0.36m/a。含水層分為兩個單元，單元1、2的單位流量抽水費用分別為0.2元/m3/a和0.1元/m3/a。現規劃要求對單元1和單元2的穩定抽水流量Q1、Q2進行最優分配，使其在滿足總需水量45×106m3/a和兩單元的穩定水位分別不低於允許最低水位2.5m和5.0m的條件下，總抽水費用最小。
圖4.1 矩形潛水含水層
4.1.4.1 線性規劃管理模型
應用嵌入法構建的管理模型為：
目標函數：minZ=0.1Q1+0.2Q2（4.1）
約束條件：
含有協變數的地下水動態規劃管理模型研究
本例應用Lingo軟體求解，經過6次迭代，得到最優解計算結果（表4.1）。
表4.1 嵌入法的計算結果
4.1.4.2 動態規劃求解
本例採用動態規劃順序遞推法求解。分兩個階段，即k=1，2。決策變數為Q1和Q2，狀態變數u1，u2，u3分別表示從第1階段到第2階段中第一約束至第三約束可供分配的右端數值。應用狀態轉移方程法把水位約束用水量約束表示出來。並取水量單位為106m3/a，費用單位為106元/a。則模型如下：
目標函數：
約束條件：
含有協變數的地下水動態規劃管理模型研究
此管理模型的求解過程如下：
（1）當k=1時，有：
含有協變數的地下水動態規劃管理模型研究
相應地有Q1=u3-Q2，因為u3=45，故Q1=45-Q2。
（2）求出Q2的取值范圍。由Q1=45-Q2和其他約束條件一起求出Q2的取值范圍是0≤Q2≤36.5。
（3）當k=2時，由最優化原則，有：
含有協變數的地下水動態規劃管理模型研究
相應地有Q2=0m3/a，則Q1=45-Q2=45×106m3/a，總抽水費用最小值為4.5×106元/a。
由規劃結果可以看出，線性規劃與動態規劃計算結果一致。這說明動態規劃法對於解決多階段決策過程最優化問題，是比較有效的，其關鍵在於如何恰當地確定多階段問題的動態規劃數學模型和遞推方程［121］。
4.1.4.3 動態規劃的不足之處及改進方法
動態規劃對於研究地下水資源最優分配問題，特別是對缺水地區的水資源進行規劃利用和管理，使有限的地下水資源獲得合理的經濟效益，具有重要的意義。應當指出：盡管動態規劃法適用於求解各種各樣的多階段決策問題，但是並非所有的此類問題都能用動態規劃法求得最優解。由於動態規劃法本身固有的一些弱點，限制了它在地下水管理中的一些應用。
動態規劃的不足之處主要有以下兩點：首先，到目前為止沒有一個統一的標准模型可供應用，由於實際問題不同，其動態規劃模型也就有異；其次，該方法存在多狀態決策的「維數災」問題，極大地限制了動態規劃的應用。實踐表明，當狀態變數個數多於四時，一般動態規劃方法求解的計算工作量大得驚人，即使應用現代高速大容量電子計算機也難於勝任［123］。因為隨著狀態變數數目（維數）的增加，每個階段需要檢驗的狀態組合數和計算工作量將按指數規律急劇增加。近年來針對一般動態規劃的維數災問題，不少學者做了大量的研究工作，提出了以下改進方法：
（1）逐次優化演算法（Progressive Optimality Algorithm，POA）：Howson和Saneho於1975年提出POA，用來解決凸性約束條件下多階段決策問題［124］。該方法的優點是不需要對狀態變數進行離散化，能夠得到全局最優解，但是需要大量計算時間。多用於水庫優化調度、水庫群防洪調度、梯級電站經濟運行等問題。
（2）雙狀態動態規劃演算法（Binary State Dynamic Programming，BSDP）：Ozden M於1984年提出BSDP，用來解決四個水庫優化調度問題［125］。該方法的顯著特點在於構造狀態子空間的一些特殊規則，是解決動態規劃「維數災」問題的一種有效方法。國內學者對BSDP做了多方面的深入研究［126］，如迭代收斂條件，避免陷入局部最優解的演算法，庫群步長選取等。
（3）微分動態規劃方法（Differential Dynamic Programming，DDP）：DDP能解決多維動態規劃最優管理問題。該方法逐次向預定目標逼近，與常規動態規劃法相比，大大減少了計算工作量和計算機的存貯量。不足之處在於程序設計較為復雜。在求解水資源（包括地下水和地表水庫）動態規劃管理模型中，目前用得較普遍的方法是微分動態規劃。
除上述改進方法外，還有增量動態規劃法、狀態增量動態規劃法、單增量搜索解法、有後效性動態規劃逐次逼近法、線性-動態規劃演算法、隨機動態規劃、模糊動態規劃法等，在此不再詳述。
㈦ 怎樣用線性規劃解決動態投資的的問題
這個問題對一般本科生來說也是不簡單的
具體闡述出來有點難度，樓主如果真的想仔細研究的話，可以學習下運籌學中的動態規劃，對於解決最優方案類問題是很有用的；
網路中有動態規劃名詞的解釋，學習教材樓主可以搜索一本書，《運籌學（第二版）》（趙可培 主編），上海財經大學出版社的，這本書並不是最專業的，但是可以學習最基礎的動態規劃，是本科生初次接觸動態規劃的最好教材；書中也有其他一些求最優解類的方法，包括線性規劃、目標規劃、整數規劃等方法！
㈧ 《股票最優投資組合案例研究 ——基於風險結合的動態規劃法 》作者是誰
趙和平
㈨ 為什麼說技術經濟分析是一個動態規劃過程
定義：技術經濟分析是指對各種技術方案進行的計算、比較與論證。是優選各種技術方案的重要手段與科學方法。
方法：
技術經濟分析是一項實踐性很強的工作。其方法主要有:
①調查研究。搜集各種技術經濟的基本資料和原始數據，總結技術發展的一般規律和實踐 經驗，發現實際經濟工作中存在的問題。這種方法廣泛用於從研究選題到研究成果應用推 廣的全過程。
②數學計算。在調查的基礎上進行經濟計算。有的需要運用高等數學、運籌學和計算機。
③論證分析。通過對各方面的資料、數據、影響因素和計算結果的系統分析，最後作出綜 合評價。技術經濟學是研究技術與經濟的相互關系的學科。它通過技術比較、經濟分析和效果評價，尋求技術與經濟的最佳結合，確定技術先進與經濟合理的最優經濟狀態。 技術經濟的產生與西方的管理科學和工程經濟、蘇聯的技術經濟分析的發展有密切的關系。 二十世紀30年代以來，在西方工業發達國家曾先後產生了對工程項目和生產經營決策進行分析計算的一些方法，如可行性研究、價值工程等。 技術經濟學研究的不是純技術，也不是純經濟，而是兩者之間的關系，即把技術與經濟結合起來進行研究，以選擇最佳技術方案。 技術經濟學研究的主要目的是將技術更好地應用於經濟建設，包括新技術和新產品的開發研製、各種資源的綜合利用、發展生產力的綜合論證。 技術經濟學把研究的技術問題置於經濟建設的大系統之中，用系統的觀點，系統的方法進行各種技術經濟問題的研究。 技術經濟學把定性研究和定量研究結合起來，並採用各種數學公式、數學模型進行分析評價。 技術經濟學在研究中採用兩種以上的技術方案進行分析比較，並在分析比較中選擇經濟效果最好的方案。 技術經濟學研究的內容涉及生產、分配、交換、消費各個領域和國民經濟各個部門、各個方面，也涉及生產和建設的各個階段。 從全局的范圍來看，技術經濟學研究技術進步對經濟發展的速度、比例、效果、結構的影響，以及它們之間的最佳關系問題；生產力的合理布局、合理轉移問題；投資方向、項目選擇問題；能源的開源與節流、生產與供應、開發與運輸的最優選擇問題；技術引進方案的論證問題；外資的利用與償還，引進前的可行性研究與引進後的經濟效果評價問題；技術政策的論證、物資流通方式與渠道的選擇問題；等等。 從部門和企業范圍看，技術經濟學研究廠址選擇的論證，企業規模的分析，產品方向的確定，技術設備的選擇、使用與更新的分析，原材料