انتخاب بهینه سبد سهام با استفاده از الگوریتم ترکیبی هوش جمعی سالپ و سینوس کسینوس و شبکه‌های عصبی روبه جلو
الموضوعات :
سیدعلی حسینی
1
,
علی اسماعیل زاده مقری
2
,
آزیتا جهانشاد
3
1 - گروه حسابداری، واحد تهران مرکزی، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
2 - گروه حسابداری، واحد تهران مرکزی، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
3 - گروه حسابداری، واحد تهران مرکزی، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
الکلمات المفتاحية: سبد بهینه سهام, الگوریتم هوش جمعی سالپ, الگوریتم سینوس کسینوس, شبکه های عصبی روبه جلو,
ملخص المقالة :
انتخاب بهینه سبد سهام یک مسئله بهینه سازی است که توسط الگوریتم های فراابتکاری قابل حل است. قدرت جستجو در الگوریتم فراابتکاری ارتباط مستقیم با دقت انتخاب بهترین سهام در سبد پرتفوی دارد. الگوریتم هوش جمعی سالپ از الگوریتم های فراابتکاری جدید است که در انتخاب سبد بهینه سهام، نتایج خوبی داشته است. در این تحقیق راهکاری جدید جهت تقویت قدرت جستجو در الگوریتم هوش جمعی سالپ با استفاده از الگوریتم سینوس کسینوس ارائه شده است. در تحقیقات مشاهده می شود که ﻣﺪل رﯾﺎﺿﯽ ﻣﯿﺎﻧﮕﯿﻦ وارﯾﺎﻧﺲ ﻣﺎرﮐﻮﯾﺘﺰ ﯾﮑﯽ از اﺻﻠﯽﺗﺮﯾﻦ راهکارها جهت انتخاب بهینه سبد سهام است اما ﺑﻬﺘﺮ اﺳﺖ ﻣﻌﯿﺎرﻫﺎیی همچون ﭼﻮﻟﮕﯽ با در نظر گرفتن ﭘﺘﺎﻧﺴﯿﻞ آینده ﺳﻬﺎم نیز بررسی شود. در اﯾﻦ ﺗﺤﻘﯿﻖ از 20 ﺷﺮﮐﺖ اول از 50 ﺷﺮﮐﺖ ﺑﺮﺗﺮ ﺳﻪ ﻣﺎﻫﻪ اول سال 1398 اﺳﺘﻔﺎده ﺷﺪه اﺳﺖ. در اﯾﻦ تحقیق با استفاده از شبکه عصبی روبه جلو، پیش بینی قیمت پایانی آینده سهام انجام شده و ﺳﭙﺲ ﺑﺎ اﺳﺘﻔﺎده از اﻟﮕﻮرﯾﺘﻢ جدید هوش جمعی سالپ سینوسی کسینوسی جهت انتخاب بهینه سبد سهام استفاده می شود. ﻧﺘﺎﯾﺞ ﺗﺤﻘﯿﻖ ﺑﯿﺎﻧﮕﺮ آن اﺳﺖ ﮐﻪ ﻣﺪلﻫﺎی اراﺋﻪ ﺷﺪه در اﯾﻦ ﻣﻘﺎﻟﻪ، در ﻣﻘﺎﯾﺴﻪ ﺑﺎ روشﻫﺎی ﺳﻨﺘﯽ و ﺷﺎﺧﺺ ﺑﺎزار، ﺑﺎزدﻫﯽ ﺑﺎﻻﺗﺮی را برای سرمایه گذاران فراهم می نماید.
_||_
