Partitioning the stocks of a portfolio by k-medoids clusteringapproach
عنوان مقاله: Partitioning the stocks of a portfolio by k-medoids clusteringapproach
شناسه ملی مقاله: SLAA11_021
منتشر شده در یازدهمین سمینار جبر خطی و کاربردهای آن در سال 1400
شناسه ملی مقاله: SLAA11_021
منتشر شده در یازدهمین سمینار جبر خطی و کاربردهای آن در سال 1400
مشخصات نویسندگان مقاله:
F. Soleymani - Department of Mathematics, Institute for Advanced Studies in Basic Sciences (IASBS), Zanjan۴۵۱۳۷–۶۶۷۳۱, Iran
خلاصه مقاله:
F. Soleymani - Department of Mathematics, Institute for Advanced Studies in Basic Sciences (IASBS), Zanjan۴۵۱۳۷–۶۶۷۳۱, Iran
Machine learning is mainly used in practice because of the existence of large set of data.The target of this article is to study partitioning a large set of stocks inside a portfolio bythe simple yet efficient k-medoids procedure. An algorithm is developed for this purpose.The unsupervised model is capable to receive financial returns and to illustrate the most andleast risky clusters of stocks to manage the risk.
کلمات کلیدی: Clustering; efficient portfolio; risk measure; financial returns; k-medoids
صفحه اختصاصی مقاله و دریافت فایل کامل: https://civilica.com/doc/1618395/