بهینه سازی پورتفوی سرمایه گذاری مبتنی بر ماتریس شبکه و مقایسه آن با الگوی ترکیبی فازی عصبی و الگوریتم ژنتیک (anfis)

چندین سال است که پژوهشگران به بررسی و تحقیق درباره مسائل مربوط به بهینه سازی سبد سرمایه گذاری پرداخته اند . یکی از موضوعات اصلی مشخص کردن روش بهینه سازی است که به تشکیل سبد سرمایه گذاری بهینه یعنی حداقل نمودن ریسک سرمایه گذاری و حداکثر کردن سود سرمایه گذاری می باشد. هدف پژوهش حاضر بررسی قابلیت راهبرد ماتریس شبکه و مدل فازی عصبی ژنتیک (anfis) در بهینه سازی سبد سرمایه گذاری از بین شرکت های بورس اوراق بهادار تهران است. گروه بندی سهام بوسیله ماتریس شبکه مبتنی بر متغییرهای نوین شامل سهام تهاجمی ، بی تفاوت و تدافعی که توسط رهنمای رودپشتی (1388) ارائه شده و متغییرهای سنتی شامل سهام رشدی ، رشدی –ارزشی و ارزشی و دسته بندی شرکت ها براساس ارزش بازار آنها و استفاده از قانون چارک ها و در نهایت وزن دهی آنها متناسب با بازدهی آن سهم در نظرگرفته می شود. نسبت به طراحی و ارائه یک مدل بهینه سازی سبد سرمایه گذاری سهام با استفاده از سیستم استنتاج عصبی فازی انطباقی و ترکیب آن با الگوریتم ژنتیک (anfis) پرداخته شده است که در آن از دو دسته مختلف متغیرهای فنی و بنیادی به‌عنوان ورودی‌های مدل استفاده می‌شود. خروجی‌های تحقیق نشان می دهد این سیستم‌ها از توانایی لازم برای بهینه سازی سبد سهام برخوردار می‌باشند. بنابراین یک مدل ترکیبی شبکه های عصبی و تئوری استدلال فازی همراه با الگوریتم ژنتیک به منظور وزن دهی عامل های موثر در بهینه سازی سبد سهام در 7 سال منتهی به سال 1398 بکار گرفته شده است.

Optimization of Network-Based Matrix Investment Portfolio andComparison with Fuzzy Neural Combination Pattern and Genetic Algorithm(ANFIS)

Researchers have been researching portfolio optimization issues for several years. One of the main issues is to determine the optimization method, which is to form an optimal investment portfolio, ie to minimize investment risk and maximize investment profit. The aim of this study is to investigate the strategic capability of network matrix and fuzzy genetic neural model (ANFIS) in optimizing the investment portfolio among companies on the Tehran Stock Exchange. Grouping stocks by network matrix based on new variables including aggressive, indifferent and defensive stocks provided by Roodpashti (2009) and traditional variables including growth, growthvalue and value stocks and classification of companies based on their market value and use. From the law of quarters and finally their weighting is considered in proportion to the return of that share. The design and presentation of a stock portfolio optimization model using adaptive fuzzy neural inference system and its combination with genetic algorithm (ANFIS) in which two different categories of technical and fundamental variables are used as model inputs. Research outputs show that these systems have the necessary ability to optimize the stock portfolio. Therefore, a combined model of neural networks and fuzzy reasoning theory with genetic algorithm has been used to weight the factors affecting stock portfolio optimization in the 7 years leading up to 1398.