انتخاب پرتفوی مبتنی بر شبکه عصبی مصنوعی با استفاده از شبکه یادگیری عمیق در بورس اوراق بهادار تهران
آرشیو
چکیده
هدف: مسایل بهینه سازی یکی از زمینه های جالب، مهم و پرطرفدار در ریاضیات مالی هستند. مدل بهتر بهینه سازی سبد سهام می تواند به سرمایه گذاران کمک کند تا سود پایدارتری کسب کنند. ادبیات موجود نشان می دهد که عملکرد استراتژی های سنتی پرتفوی میانگین-واریانس مناسب نیست. برای پرداختن به این موضوع، در این مطالعه از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه و شبکه عصبی کانولوشن برای پیش بینی جهت آتی قیمت سهام استفاده شده است.روش شناسی پژوهش: دقت پیش بینی این دو روش با یکدیگر مقایسه می شود و خروجی های هر روشی که دارای دقت بالاتری بود، وارد مدل پیشنهادی می گردند. سپس با در اختیار داشتن جهت آتی قیمت سهام، یک طرح انتخاب سهام کارآمد برای سرمایه گذاران پیشنهاد می دهیم. همچنین یک آزمون بر روی طرح انتخاب سهام پیشنهادی و استراتژی های سرمایه گذاری انجام می دهیم که در آن اجزای شاخص بورس اوراق بهادار تهران به عنوان نمونه های آزمایشی انتخاب می شوند.یافته ها: نتایج تجربی نشان می دهد که طرح انتخاب سهام پیشنهادی می تواند به طور موثر عملکرد همه استراتژی های سرمایه گذاری را بهبود بخشد. علاوه بر این، استراتژی سرمایه گذاری پیشنهادی در مقایسه با استراتژی سرمایه گذاری حداقل واریانس سراسری سنتی عملکرد بهتری دارد.اصالت/ارزش افزوده علمی: این پژوهش با ارایه چارچوبی نوآورانه برای انتخاب پرتفوی مبتنی بر شبکه های یادگیری عمیق، نقشی کلیدی در افزایش کارایی سرمایه گذاری، مدیریت ریسک و بهبود تصمیم گیری در بازار سرمایه ایران ایفا می کند و الگویی پیشرفته برای سایر بازارهای مشابه فراهم می نماید.Portfolio selection for neural network using energy networks in Tehran Stock Exchange
Purpose: Optimization problems are one of the most interesting, important, and popular fields of financial mathematics. A better portfolio optimization model can help investors to earn more sustainable profits. The existing literature shows that the performance of traditional mean-variance portfolio strategies is not suitable. To address this issue, this study uses a multilayer perceptron neural network and a convolutional neural network to predict the future direction of stock prices.Methodology: We compare the prediction accuracy of these two methods and enter the outputs of each method with higher accuracy into the proposed model. Then, given the future direction of stock prices, we propose an efficient stock selection scheme for investors. We also test the proposed stock selection scheme and investment strategies using the Tehran Stock Exchange index components as test cases.Findings: The experimental results show that the proposed stock selection scheme can effectively improve the performance of all investment strategies. In addition, the proposed investment strategy outperforms the traditional minimum global variance investment strategy.Originality/Value: This research provides an innovative framework for portfolio selection based on deep learning networks. These networks are key to increasing investment efficiency, risk management, and decision-making in the Iranian capital market and provide an advanced model for similar markets.
تبلیغات
