설명

이 버전은 이차 형태의 대칭성을 더 잘 활용합니다.
추가 정보는 다음에서 확인할 수 있습니다.

/modlib/adddocs/qp2doc.htm

소형 모델 유형 :NLP

카테고리 : 슬롯 게임 모델 라이브러리

메인 파일 : qp2.gms   포함: qpdata.inc

$title 표준 QP 모델 - 대칭 활용(QP2,SEQ=172)

$onText
이 버전은 이차 형태의 대칭성을 더 잘 활용합니다.
추가 정보는 다음에서 확인할 수 있습니다.

/modlib/adddocs/qp2doc.htm

Kalvelagen, E, 슬롯 게임를 사용한 모델 구축. 곧

de Wetering, AV, 개인 통신.

키워드: 비선형 계획법, 2차 계획법, 대칭 활용, 금융
$offText

$include qpdata.inc

세트
   d(days) '선택한 날짜'
   s(stocks) '선택된 주식';

별칭(s,t);

* 주식 및 기간의 하위 집합 선택
d(일) = ord(일) > 1 및 ord(일) < 31;
s(주식) = ord(주식) < 51;

매개변수
   평균(주식) '일일 수익률 평균'
   dev(주식,일) '편차'
   covar(stocks,sstocks) '수익률의 공분산 행렬(상위)'
   totmean '총 평균 수익률';

평균(들) = sum(d, return(s,d))/card(d);
dev(s,d) = return(s,d) - 평균(들);

* 공분산 계산
* 메모리와 시간을 절약하기 위해 상부 삼각함수만 계산합니다.
* 공분산 행렬이 대칭인 부분
covar(upper(s,t)) = 2*sum(d, dev(s,d)*dev(t,d))/(card(d) - 1);
covar(s,s) = covar(s,s)/2;
totmean = 합계(들, 평균(들))/(카드(들));

변수
   z '객관 변수'
   x(주식) '투자';

양수 변수 x;

방정식
   obj '목표'
   예산
   retcon '반환 제약';

obj.. z =e= sum((s,t), x(s)*covar(s,t)*x(t));

예산.. 합계(s, x(s)) =e= 1.0;

retcon.. sum(s, 평균(들)*x(s)) =g= totmean*1.25;

모델 qp2 / 모두 /;

* 일부 솔버에는 더 많은 메모리가 필요합니다.
qp2.workFactor = 6;

z를 최소화하는 nlp를 사용하여 qp2를 해결합니다.

디스플레이 xl;