مدیریت پویای سبد سهام با استفاده از یادگیری تقویتی

پایان نامه
چکیده

در این پایان نامه مساله مبادله سهام شامل تعیین زمان خرید، قیمت خرید، زمان فروش و همچنین قیمت فروش سهام را با استفاده از روش یادگیری تقویتی که با نامهای دیگری مانند برنامه ریزی پویای مبتنی بر شبیه سازی نیز شناخته می شود، مدل می کنیم تا از این طریق سیاستی مناسب برای انجام مبادلات روی سهام بیابیم و سبدی از سهام را به صورت پویا و فعال به منظور بیشینه سازی سود حاصل از سرمایه گذاری مدیریت کنیم. مدلهای توسعه داده شده در این پایان نامه نسبت به ریسک سرمایه گذاری حساس می باشند و پارامترهای آنها نیز با در نظر گرفتن شرایط مساله و به صورت انطباقی تعریف می شوند. نتایج حاصل از پیاده سازی و اجرای این مدلها بر روی اطلاعات سهام موجود در فهرست میانگین صنعتی داو – جونز، مبین برتری این مدلها نسبت به مدلهایی است که ریسک سرمایه گذاری را در نظر نمی گیرند و پارامترهای آنها به صورت ثابت تعریف شده اند.

منابع مشابه

طراحی سیستم معاملاتی با فراوانی بالا به همراه مدیریت پویای سبد سهام به روش یادگیری تقویتی

در بازارهای نو ظهور همچون بازار بورس اوراق بهادار تهران، به دلیل وجود گپ، فاصله ای بین سیگنال تغییر قیمت و تغییر قیمت وجود دارد که می توان از آنها به کمک سیستم های معاملات الگوریتمی بهره گرفت. ارائه ی یک سیستم معاملاتی با تکرار بالا دارای مزایا (استفاده از نواسانات درون روزی) و معایبی (حجم بالای معاملات و در نتیجه هزینه ی بالای معاملاتی) می باشد که با طراحی درست آن می تواند مزایای آن را افزایش ...

ارائه مدل معاملاتی با فراوانی زیاد، همراه با مدیریت پویای سبد سهام به روش یادگیری تقویتی در بورس اوراق بهادار تهران

هدف: شکاف بین زمان دریافت سیگنال خرید/ فروش و آغاز روند تغییر قیمت در بازارهای نوظهور، بستر مناسبی برای پیاده‎سازی سیستم‎های معاملات الگوریتمی ایجاد می‎کند. ارائه یک سیستم معاملاتی با تکرار زیاد، مزایا (استفاده از نوسان‎های درون‎روزی) و معایبی (هزینه زیاد معاملاتی) دارد که با طراحی درست آن و اصلاح مقررات معامله، می‎توان مزایای آن را افزایش داد و معایبش را کنترل کرد. روش: در این پژوهش، به ارائه...

متن کامل

پیش‌بینی روند حرکتی قیمت سهام با استفاده از XCS مبتنی بر الگوریتم ژنتیک و یادگیری تقویتی

پیشرفت‌ها در حوزۀ هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به‌خصوص درزمینۀ محاسبات تکاملی نه‌تنها ما را قادر به تجزیه‌وتحلیل مؤثرتر داده‌ها نموده است، بلکه این امکان را فراهم ساخته که از آن‌ها برای فهم هرگونه الگوی زیربنایی بازارهای مالی استفاده گردد. اقتصاددانان، آماردانان و مدرسان امور مالی همواره علاقه‌مند به توسعه و آزمایش مدل‌های رفتاری قیمت سهام بوده‌اند. XCS سامانه‌ای مرکب از الگوریتم ژنتیک و یادگیری ...

متن کامل

بهینه‌سازی سبد سهام با استفاده از الگوریتم جست‎وجوی ارگانیسم‎های هم‌زیست

بهینه­سازی سبد سهام یکی از مهم‎ترین موضوعاتِ تصمیم­گیری برای شرکت­های فعال در بازار سرمایه است. هنگامی که وضعیت و محدودیت­های دنیای واقعی نظیر محدودیت سرمایه­گذاری در هریک از سهام­ها و نیز محدودیت تعداد سهام­های موجود در سبد سهام در نظر گرفته می­شوند، مسئلۀ بهینه­سازی سبد سهام به راحتی حل نمی‎شود، از این رو استفاده از شیوه­های فراابتکاری مد نظر قرار می­گیرد. هدف اصلی از پژوهش حاضر، حل مسئلۀ بهین...

متن کامل

انتخاب سبد سهام با استفاده از بهینه‌سازی استوار

مقالۀ حاضر به انتخاب سبد پرتفوی با استفاده از بهینه‌سازی استوار پرداخته است. از آنجا که پارامترهای مسئلۀ انتخاب سبد سهام، یعنی قیمت سهم، سود تقسیمی، بازده و... هر سهم را به‎دلیل نوسان‎های بازار و قیمت‎ها نمی‌توان ثابت در نظر گرفت، باید از روشی بهره برد که عدم قطعیت داده‎ها لحاظ شود. بهینه‎سازی استوار راه‎حلی عملی برای مسائلی به‎شمار می‎رود که در آنها مقدار و توزیع پارامترها نامعلوم است. روش‌های...

متن کامل

انتخاب سبد سهام بهینه با استفاده از تصمیم‌گیری چند معیاره

این مقاله به دنبال تعیین مدل مناسب تصمیم‌گیری برای سرمایه‌گذاری است. در این راستا ابتدا معیارهای موثر جهت انتخاب سبد سهام با مرور ادبیات تحقیق استخراج می‌شود. سپس اهمیت هر یک از معیارها از نقطه نظر خبرگان سرمایه-گذاری مورد سنجش قرار می‌گسرد. به دلیل وابستگی بین معیارها، جهت تعیین اهمیت آنها از فرآیند تحلیل شبکه‌ای (ANP) استفاده می‌گردد. در ادامه جهت رتبه‌بندی جامعه مورد بررسی که شامل شرکت‌های ق...

متن کامل

منابع من

با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ذخیره در منابع من قبلا به منابع من ذحیره شده

{@ msg_add @}


نوع سند: پایان نامه

وزارت علوم، تحقیقات و فناوری - دانشکده علوم اقتصادی

میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com

copyright © 2015-2023