بهینه‏سازی سبد سهام بر اساس مدل ترکیبی نسبت امگا و میانگین - واریانس مارکوئیتز مبتنی بر یادگیری ماشین جمعی دو سطحی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری گروه مدیریت مالی ،دانشکده مدیریت و اقتصاد ،واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران

2 استاد یار گروه مدیریت مالی، دانشکده مدیریت ،دانشگاه آزاد اسلامی، واحد الکترونیکی، تهران، ایران (نویسنده مسئول)

3 استادیار گروه مدیریت فناوری اطلاعات، دانشکده مدیریت، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد الکترونیکی، تهران، ایران

4 استادیار، گروه مدیریت بازرگانی ، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد شهرقدس، تهران، ایران

5 استاد، گروه مدیریت، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد علوم و تحقیقات، تهران، ایران

چکیده

در این مقاله به بهینه‏سازی سبد سهام شرکت‏های فعال پذیرفته شده در اوراق بهادار بورس تهران بر اساس مدل ترکیبی نسبت امگا و میانگین - واریانس مارکوئیتز (MVOF) پرداخته شده است. برای این امر 480 شرکت پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران طی سال‏های 1390 تا 1399 انتخاب و بر اساس داده‏های ورودی به فیلتر کردن شرکت‏ها پرداخته شد. از این رو یک روش ترکیبی متشکل از روش بهینه‏سازی قواعد معاملاتی مبتنی بر تحلیل تکنیکال (6 اندیکاتور RSI، ROC، SMA، EMA، WMA و MACD) و ماشین یادگیری جمعی دو سطحی (SVM، RF، BN، MLP و KNN) جهت آموزش داده‏ها و ارائه سیگنال خرید پرداخته شد. لذا 85 شرکت جهت بهینه‏سازی سبد سهام انتخاب شدند. برای آموزش داده‏های از 85 شرکت فیلتر شده توسط روش ترکیبی استفاده و تعداد طبقات مختلف با 50 یادگیرنده استفاده شده است. نتایج نشان میدهد استفاده از مدل OF نسبت به مدل MVF بالاترین بازده سبد سهام را در طی سال‏های 1395 تا 1399 دارد. در حالی که مدل MVF پایین‏ترین میزان ریسک سرمایه‏گذاری را به خود اختصاص داده است. در نتیجه با ترکیب مدل‏های فوق، مشاهده شده بازده سبد سهام در این روش بسیار بالاتر از روش‏های دیگر است. در حالی که ریسک سرمایه‏گذاری ان کمتر بوده است. لذا در صورت استفاده از مدل MVOF بازدهی سبد سهام افزایش و ریسک سرمایه‏گذاری در آن کاهش می‏یابد.

کلیدواژه‌ها


  • Aboussalah, A. M., & Lee, C. G. (2020). Continuous control with stacked deep dynamic recurrent reinforcement learning for portfolio optimization. Expert Systems with Applications, 140, 112891.
  • Al Janabi, M. A. (2021). Optimization algorithms and investment portfolio analytics with machine learning techniques under time-varying liquidity constraints. Journal of Modelling in Management.
  • Alexander, G. J., & Baptista, A. M. (2002). Economic implications of using a mean-VaR
    model for portfolio selection: A comparison with mean–variance analysis. Journal
    of Economic Dynamics and Control, 26, 1159–1193.
  • Awoye, O. A. (2016). Markowitz minimum variance portfolio optimization using new machine learning methods (Doctoral dissertation, (UCL) University College London).
  • Ban, G. Y., El Karoui, N., & Lim, A. E. (2018). Machine learning and portfolio optimization. Management Science, 64(3), 1136-1154.
  • Chang, K. H., & Young, M. N. (2019). Behavioral stock portfolio optimization considering holding periods of B-stocks with short-selling. Computers & Operations Research, 112, 104773.
  • Chen, W., Zhang, H., Mehlawat, M. K., & Jia, L. (2021). Mean–variance portfolio optimization using machine learning-based stock price prediction. Applied Soft Computing, 100, 106943.
  • Cheong, D., Kim, Y. M., Byun, H. W., Oh, K. J., & Kim, T. Y. (2017). Using genetic algorithm to support clustering-based portfolio optimization by investor information. Applied Soft Computing, 61, 593-602.
  • Conlon, T., Cotter, J., & Kynigakis, I. (2021). Machine Learning and Factor-Based Portfolio Optimization. Available at SSRN 3889459.
  • Freitas, F. D., De Souza, A. F., & de Almeida, A. R. (2009). Prediction-based portfolio optimization model using neural networks. Neurocomputing, 72(10-12), 2155-2170.
  • Ghahremani-Nahr, J., Nozari, H., & Sadeghi, M. E. (2021). Investment modeling to study the performance of dynamic networks of insurance

 

companies in Iran. Modern Research in Performance Evaluation.

  • Kaczmarek, T., & Perez, K. (2021). Building portfolios based on machine learning predictions. Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 1-19.
  • Kapsos, M., Christofides, N., & Rustem, B. (2014). Worst-case robust Omega ratio. European Journal of Operational Research, 234, 499–507.
  • Keating, C., & Shadwick, W. F. (2002). A universal performance measure. Journal of Performance Measurement, 6, 59–84.
  • Konno, H., & Yamazaki, H. (1991). Mean-absolute Deviation Portfolio Optimization model and its applications to Tokyo Stock Market. Management Science, 37(5), 519–531.
  • Ma, Y., Han, R., & Wang, W. (2021). Portfolio optimization with return prediction using deep learning and machine learning. Expert Systems with Applications, 165, 113973.
  • Markowitz, H. M. (1959). Portfolio selection: Efficient diversification of investments. New
    York: John Wiley Sons Inc
  • Min, L., Dong, J., Liu, J., & Gong, X. (2021). Robust mean-risk portfolio optimization using machine learning-based trade-off parameter. Applied Soft Computing, 113, 107948.
  • Naik, N., & Mohan, B. R. (2019, February). Optimal feature selection of technical indicator and stock prediction using machine learning technique. In International Conference on Emerging Technologies in Computer Engineering (pp. 261-268). Springer, Singapore.
  • Paiva, F. D., Cardoso, R. T. N., Hanaoka, G. P., & Duarte, W. M. (2019). Decision-making for financial trading: A fusion approach of machine learning and portfolio selection. Expert Systems with Applications, 115, 635-655.
  • Perold, A. F. (1984). Large-scale portfolio optimization. Management science, 30(10), 1143-1160.
  • Perrin, S., & Roncalli, T. (2020). Machine learning optimization algorithms & portfolio allocation. Machine Learning for Asset Management: New Developments and Financial Applications, 261-328.
  • Prasad, P. C., Jaiswal, A., Shakya, S., & Singh, S. (2021). Portfolio Optimization: A Study of Nepal Stock Exchange. In Proceedings of International Conference on Sustainable Expert Systems (pp. 659-672). Springer, Singapore.
  • Sami, H. M. (2021). Portfolio Construction Using Financial Ratio Indicators and Classification through Machine Learning. Int. J. Manag. Account, 3(4), 83-90.
  • Schwendner, P., Papenbrock, J., Jaeger, M., & Krügel, S. (2021). Adaptive Seriational Risk Parity and Other Extensions for Heuristic Portfolio Construction Using Machine Learning and Graph Theory. The Journal of Financial Data Science, 3(4), 65-83.
  • Sen, J., Dutta, A., & Mehtab, S. (2021). Stock Portfolio Optimization Using a Deep Learning LSTM Model. arXiv preprint arXiv: 2111.04709.
  • Solin, M. M., Alamsyah, A., Rikumahu, B., & Saputra, M. A. A. (2019, July). Forecasting Portfolio Optimization using Artificial Neural Network and Genetic Algorithm. In 2019 7th International Conference on Information and Communication Technology (ICoICT) (pp. 1-7). IEEE.
  • Ta, V. D., Liu, C. M., & Addis, D. (2018, December). Prediction and portfolio optimization in quantitative trading using machine learning techniques. In Proceedings of the Ninth International Symposium on Information and Communication Technology (pp. 98-105).
  • Thakkar, A., & Chaudhari, K. (2021). A comprehensive survey on portfolio optimization, stock price and trend prediction using particle swarm optimization. Archives of Computational Methods in Engineering, 28(4), 2133-2164.
  • Wang, W., Li, W., Zhang, N., & Liu, K. (2020). Portfolio formation with preselection using deep learning from long-term financial data. Expert Systems with Applications, 143, 113042.
  • Yu, J. R., Chiou, W. J. P., Lee, W. Y., & Lin, S. J. (2020). Portfolio models with return
    forecasting and transaction costs. International Review of Economics & Finance, 66,
    118–130, 2020.
  • Zhang, Y., Li, X., & Guo, S. (2018). Portfolio selection problems with Markowitz’s mean–variance framework: a review of literature. Fuzzy Optimization and Decision Making, 17(2), 125-158.

Zhang, Z., Zohren, S., & Roberts, S. (2020). Deep learning for portfolio optimization. The Journal of Financial Data Science, 2(4), 8-20