Selection and multi-objective optimisation of stock portfolio using a combination of machine learning methods and meta-heuristic algorithms

Publish Year: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 226

This Paper With 20 Page And PDF Format Ready To Download

  • Certificate
  • من نویسنده این مقاله هستم

این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این Paper:

شناسه ملی سند علمی:

JR_IJFMA-9-34_004

تاریخ نمایه سازی: 4 تیر 1402

Abstract:

The main goal the model and optimal investment portfolio selection to maximize stock portfolio returns based on the forecasted price and minimize investment portfolio risk based on the Markowitz model. This paper presents is to select the optimal stock portfolio based on data training through Markov decision-making and ensemble learning. To teach data from the data of five years (۲۰۱۶-۲۰۱۱), ۸۵ active stock exchange companies in Iran that have been filtered based on technical, fundamental, and time series variables have been used. Therefore, the stock sets are first filtered based on optimizing trading rules based on technical analysis, Markov decision-making and ensemble learning that issued the buy signal. Data for the next ۵ years (۲۰۲۰-۲۰۱۶) were also used to test NSGA II and MOPSO algorithms. According to the obtained results, if the shares are bought equally among ۸۵ companies and maintained for five years, the average return on the total stock portfolio is equal to ۱۳.۰۸%, with a risk of ۰.۹۴۶%. While using the MOPSO algorithm has achieved an average of ۴۳.۵۴% with an average risk of ۱.۱۰۲% . The rate of return on capital for the NSGA II algorithm was also the highest in ۵ years. Therefore, it can be said that based on the obtained indicators, NSGA II algorithm is the best combination of the stock portfolio.

Authors

Nasrin Bagheri Mazraeh

Phd Student, Department of financial management, science and research branch, Islamic Azad university, tehran, iran

amir daneshvar

Assistant Professor, Department of Information Technology Management, Electronic branch, Islamic Azad university, tehran, iran

Mahdi Madanchi Zaj

Assistant Professor, Department of Financial Management, Electronic branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran

مراجع و منابع این Paper:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :
  • Abounoori, E., Elmi, Z. M., & Nademi, Y. (۲۰۱۶). Forecasting ...
  • Aldrich, H. E. (۲۰۱۴, August). The democratization of entrepreneurship? Hackers, ...
  • Andersson, T. D., Getz, D., & Jutbring, H. (۲۰۲۰). Balancing ...
  • Andersson, T. D., Getz, D., & Jutbring, H. (۲۰۲۰). Balancing ...
  • Anwar, M., & Rahman, S. (۲۰۱۹). Forecasting stock market prices ...
  • Ballings, M., Van den Poel, D., Hespeels, N., & Gryp, ...
  • Basak, S., Kar, S., Saha, S., Khaidem, L., & Dey, ...
  • Bigerna, Simona, Carlo Andrea Bollino, and Philipp Galkin. "Balancing energy ...
  • Bolton, P., Chen, H., & Wang, N. (۲۰۱۳). Market timing, ...
  • Chang, Y. H., & Lee, M. S. (۲۰۱۷). Incorporating Markov ...
  • Chavan, P. S., & Patil, S. T. (۲۰۱۳). Parameters for ...
  • Chen, Y., & Hao, Y. (۲۰۱۷). A feature weighted support ...
  • Cheng, C. H., Chen, T. L., & Wei, L. Y. ...
  • Chiu, D. Y., & Chian, S. Y. (۲۰۱۰, August). Exploring ...
  • Chowdhury, R., Mahdy, M. R. C., Alam, T. N., Al ...
  • Dastkhan, H., Gharneh, N. S., & Golmakani, H. (۲۰۱۱). A ...
  • Dietterich, T. G. (۲۰۰۲). Ensemble learning. The handbook of brain ...
  • dos Santos, D. C., de Souza, A. D., & Mota, ...
  • Du, P., Luo, X., He, Z., & Xie, L. (۲۰۱۰, ...
  • Fallah, M., & Nozari, H. (۲۰۲۱). Neutrosophic Mathematical Programming for ...
  • Fama, E. F. (۲۰۲۱). Efficient capital markets a review of ...
  • Fischer, T., & Krauss, C. (۲۰۱۸). Deep learning with long ...
  • Ghahremani Nahr, J. (۲۰۲۰). Improvement the efficiency and efficiency of ...
  • Ghahremani-Nahr, J., Nozari, H., & Sadeghi, M. E. (۲۰۲۱). Investment ...
  • Ghezzi, L. L., & Piccardi, C. (۲۰۰۳). Stock valuation along ...
  • Glantz, M., & Kissell, R. L. (۲۰۱۳). Multi-asset risk modeling: ...
  • Gold, S. C., & Lebowitz, P. (۱۹۹۹). Computerized stock screening ...
  • Hassan, M. R. (۲۰۰۹). A combination of hidden Markov model ...
  • Hsiao, C., & Shen, Y. (۲۰۰۳). Foreign direct investment and ...
  • Hsu, Y. T., Liu, M. C., Yeh, J., & Hung, ...
  • Huang, Y. (۲۰۱۹). Machine learning for stock prediction based on ...
  • Jahed Armaghani, D., Kumar, D., Samui, P., Hasanipanah, M., & ...
  • Jang, G., Lai, F., & Parng, T. (۱۹۹۳). Intelligent stock ...
  • Jasic, T., & Wood, D. (۲۰۰۴). The profitability of daily ...
  • Jiang, M., Liu, J., Zhang, L., & Liu, C. (۲۰۲۰). ...
  • Jung, E., Kim, J., Kim, M., Jung, D. H., Rhee, ...
  • Kara, Y., Boyacioglu, M. A., & Baykan, Ö. K. (۲۰۱۱). ...
  • Khan, A. U., Bandopadhyaya, T. K., & Sharma, S. (۲۰۰۸). ...
  • Khedmati, M., & Azin, P. (۲۰۲۰). An online portfolio selection ...
  • Kim, K. A., & Nofsinger, J. R. (۲۰۰۸). Behavioral finance ...
  • Kimoto, T., Asakawa, K., Yoda, M., & Takeoka, M. (۱۹۹۰, ...
  • Ko, P. C., Lin, P. C., & Tsai, Y. T. ...
  • Lazo, J. G., Vellasco, M. M., & Pacheco, M. A. ...
  • Leu, Y., & Chiu, T. I. (۲۰۱۱, October). An effective ...
  • Liao, Z., & Wang, J. (۲۰۱۰). Forecasting model of global ...
  • Lipinski, P. (۲۰۰۸, September). Neuro-evolutionary Decision Support System for Financial ...
  • Lo, A. W., Mamaysky, H., & Wang, J. (۲۰۰۰). Foundations ...
  • Malik, H., Alotaibi, M. A., & Almutairi, A. (۲۰۲۱). A ...
  • Malkiel, B. G. (۲۰۰۳). The efficient market hypothesis and its ...
  • Mandelbrot, B., & Hudson, R. L. (۲۰۰۴). A fractal view ...
  • Cell Production System Design: A Literature Review [مقاله ژورنالی]
  • Ng, H. S., Lam, K. P., & Lam, S. S. ...
  • Oh, K. J., Kim, T. Y., Min, S. H., & ...
  • Óskarsson, M. (۲۰۲۱). Back-testing portfolio risk management strategies (Doctoral dissertation) ...
  • Óskarsson, M. (۲۰۲۱). Back-testing portfolio risk management strategies (Doctoral dissertation) ...
  • Patel, J., Shah, S., Thakkar, P., & Kotecha, K. (۲۰۱۵). ...
  • Pungetmongkol, S., Nantajeewarawat, E., Ploykitikoon, P., & Tanwanont, P. (۲۰۲۰, ...
  • Quek, C., Yow, K. C., Cheng, P. Y., & Tan, ...
  • Salman, A. D., Mata, B. A. K., Kurfi, A. K., ...
  • Sefiane, S., & Benbouziane, M. (۲۰۱۲). Portfolio selection using genetic ...
  • Shoaf, J., & Foster, J. A. (۱۹۹۸, May). The efficient ...
  • Strader, T. J., Rozycki, J. J., Root, T. H., & ...
  • Tan, T. Z., Quek, C., Ng, G. S., & Ng, ...
  • TW, A., Dineen, C. R., Solvason, D. L., & Hsiao, ...
  • Versace, M., Bhatt, R., Hinds, O., & Shiffer, M. (۲۰۰۴). ...
  • Wang, Z., Huang, B., Tu, S., Zhang, K., & Xu, ...
  • Yeh, C. Y., Huang, C. W., & Lee, S. J. ...
  • Yiwen, Y., Guizhong, L., & Zongping, Z. (۲۰۰۰, March). Stock ...
  • Yu, L., Chen, H., Wang, S., & Lai, K. K. ...
  • Zhou, Z. H. (۲۰۲۱). Ensemble learning. In Machine Learning (pp. ...
  • نمایش کامل مراجع