本书从金融优化的理论和方法开始，随后介绍PSO算法和量子粒子群优化（QPSO）算法的相关原理，接着从投资组合选择和期权定价两个方面分别阐述相关理论、方法以及PSO算法在其中的应用情况。内容分为8章，第1章首先介绍金融优化的背景以及相关研究的发展历程；然后简单回顾了最优化问题和相关的理论与方法，并对各种最优化问题的求解方法进行了对比分析。第2章首先阐述了PSO算法的基本原理及其算法流程；然后对算法的各种改进措施和方法进行了描述；最后针对PSO算法的研究现状进行了阐述。第3章介绍了PSO算法的改良版本QPSO算法的基本原理和相关算法流程；随后讨论了QPSO算法的各种改进思路和应用情况。第4章回顾了投资组合理论的相关内容，对均值-方差模型的求解推导和结果分析作了进一步讨论；接着基于均值-方差模型的框架，分析了资本资产定价模型的理论基础和现实意义。第5章首先研究了PSO算法在一类非线性的投资组合优化模型中的应用；然后通过PSO算法对四种经典的投资组合模型进行了求解，进而对比分析了各个模型最优值的情况；最后将PSO算法应用到一类多目标投资组合优化问题中。第6章首先讨论了QPSO算法在一类带约束的投资组合问题中的应用；随后在自融资投资组合模型的求解中，提出了一类改进的QPSO算法，对比分析了改进算法的有效性；最后将QPSO算法应用到一类模糊投资组合优化问题中。第7章回顾了期权定价的相关理论和方法，包括期权定价的理论基础和数学准备、欧式期权定价公式的由来和推导、期权定价的几种经典数值方法等。第8章首先分析了PSO算法在期权波动率计算中的应用；然后进一步讨论如何运用PSO算法对期权中的重要参数进行合理估计；最后融合其他数值算法分析了PSO算法在期权价格估计中的应用情况。

何光，男，金融数学与计量经济学博士，重庆工商大学副教授。现主要从事投资组合优化理论与算法、金融衍生品定价、金融风险管理等方面的研究。主持或参与完成省部级、市厅级科研项目10余项， 在Applied Soft Computing Journal、Applied Mathematics and Computation、 SoftComputing等刊物上发表论文多篇。

第1章 绪论
1.1 金融优化的含义
1.2 金融优化理论的发展
1.3 最优化问题及最优化方法
本章参考文献
第2章 PSO算法概述
2.1 基本原理和模型
2.2 参数设置的分析
2.3 算法的改进
2.4 多目标PSO算法概述
2.5 PSO算法的研究现状
本章参考文献
第3章 QPSO算法概述
3.1 算法原理及流程
3.2 参数设置与多样性指标
3.3 算法的评价
3.4 算法的改进
本章参考文献
第4章 投资组合理论及相关模型
4.1 投资组合及均值-方差模型
4.2 资本资产定价模型
本章参考文献
第5章 PSO算法在投资组合优化中的应用
5.1 PSO算法在一类非连续投资组合模型中的应用
5.2 基于PSO算法的投资组合模型的比较研究
5.3 PSO算法在多目标投资组合中的应用
本章参考文献
第6章 QPSO算法在投资组合优化中的应用
6.1 QPSO算法在一类带约束投资组合模型中的应用
6.2 QPSO算法在自融资投资组合模型中的应用
6.3 QPSO算法在模糊投资组合模型中的应用
本章参考文献
第7章 期权定价理论及相关模型
7.1 期权的概念与期权市场的构成
7.2 期权的价值与价格
7.3 证券价格的随机过程
7.4 布莱克-斯科尔斯期权定价模型
7.5 蒙特卡罗法与有限差分法
7.6 二叉树期权定价模型
本章参考文献
第8章 PSO算法在期权定价中的应用
8.1 基于PSO算法的隐含波动率估计
8.2 基于PSO算法的期权参数估计
8.3 基于PSO算法和SWR算法的欧式期权定价
本章参考文献