امیرحسین یافتیان

در سال های اخیر مقالات و پژوهش های زیادی در زمینه ی استفاده از روش های یادگیری ماشینی و معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی به منظور کسب بازدهی منتشر شده است. هدف این پژوهش ایجاد یک سیستم معاملاتی خودکار با استفاده از پردازش تصویر به وسیله ی شبکه عصبی پیچشی است. بدین منظور، در ابتدا پس از دریافت داده های مورد نیاز برای سهام منتخب، 28 اندیکاتور تحلیل تکنیکال انتخاب و مقادیر هر کدام به صورت جداگانه برای هر سهم محاسبه شد. سپس سری های زمانی این اندیکاتورها به تصاویر 2 بعدی تبدیل شده و در نتیجه برای هر داده روی سری زمانی قیمت سهم، یک تصویر دو بعدی با ابعاد 28×28 ساخته شد. پس از برچسب گذاری هر تصویر با یکی از برچسب های خرید، فروش و نگهداری، این تصاویر به شبکه عصبی پیچشی وارد شدند. همچنین برای بررسی بازدهی و ریسک سیستم ارائه شده، یک روش برای خرید و فروش بر اساس نتایج مدل در زمان گذشته معرفی شده است. نتایج پژوهش نشان می دهد که در 80% موارد، این روش بازدهی بیشتری نسبت به استراتژی مرسوم خرید و نگهداری کسب کرده است. همچنین همواره از نظر معیارهای ریسک انحراف معیار و بیشترین افت بهتر عمل می کند. همچنین، نتایج نشان دهنده ی تأثیر زیاد کارمزد معاملات بورس اوراق بهادار تهران بر روی بازدهی مدل است. به گونه ای که مدل چند برابر سود کسب شده را برای پرداخت کارمزد از دست می دهد.