2004年以来,理财产品快速发展,各金融机构的竞争力聚焦在理财产品上,银行等金融机构不得不策划一个最佳投资组合来合理安排理财产品募集的资金,达到最高的盈利目的。随着中国证券市场的扩大和完善,投资组合的研究和发展也逐渐成熟,但是很多研究都是针对股票的投资,对近年兴起的理财产品资金的投资问题研究还很少。遗传算法是根据生物适者生存,不适者淘汰的进化论演化而来的,该算法鲁棒性强,有较好的全局搜索能力,所以,利用遗传算法来求解投资组合的研究很多,但是遗传算法容易出现早熟,而且对精度要求高的问题的求解不够稳定,不够精确。本文提出一种混合智能算法,即将蚁群优化算法融入到遗传算法中,来解决理财产品募集的资金的投资组合问题。首先在Markowitz均值-方差模型的基础上,结构化分析理财产品的投资对象,并且考虑到金融市场的动态性,建立一个动态的结构化投资组合数学模型。其次,采用遗传算法将投资组合模型采用二进制编码方式结合各投资资产的权重值进行编码生成初始种群,对种群进行选择复制、交叉、变异后,得到初步的组合解。最后将得到的组合解加入到蚁群优化算法的初始信息素进行优化,通过蚂蚁迭代寻找路径,路径和信息素的更新,最终得到一个稳定的最优解。本文以工银理财“共赢3号”2014年第49期A款理财产品为例进行研究,研究结果表明,该遗传-蚁群混合智能算法是可行、有效的。在投资组合应用中,不仅精确了结果,还提高了稳定性,比仅用基本的遗传算法更为可信。