فهرس المقالات Technical trading rules

• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  1 - طراحی سیستم معاملات تکنیکی سهام با استفاده از مدل ترکیبی شبکه عصبی MLP و الگوریتم‌های تکاملی
  علیرضا سارنج احمدرضا قاسمی اصغر ارم رضا تهرانی
  توسعه سیستم های معاملاتی سهام با استفاده از الگوریتم های تکاملی (EA) طی چند سال اخیر به موضوعی پرمخاطب در حوزه مالی مبدل ‌شده است. در پژوهش حاضر، سیستم معاملاتی تکنیکی هوشمند با بهره گیری از مدلی مرکب از شبکه عصبی MLP و الگوریتم‌های تکاملی شامل الگوریتم ژنتیک (GA)، الگو أکثر

  توسعه سیستم های معاملاتی سهام با استفاده از الگوریتم های تکاملی (EA) طی چند سال اخیر به موضوعی پرمخاطب در حوزه مالی مبدل ‌شده است. در پژوهش حاضر، سیستم معاملاتی تکنیکی هوشمند با بهره گیری از مدلی مرکب از شبکه عصبی MLP و الگوریتم‌های تکاملی شامل الگوریتم ژنتیک (GA)، الگوریتم بهینه‌سازی مورچگان پیوسته (ACOR) و الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات (PSO) پیشنهادشده است. داده‌های مربوط به 15 شرکت منتخب طی سال‌های 1387 تا 1396 بر اساس دوره‌های کوتاه‌مدت و بلندمدت و همچنین روندهای بازار صعودی، نزولی و خنثی موردبررسی قرار گرفته اند. جهت انتخاب متغیرهای ورودی نهایی، از مقایسه رتبه بازدهی شاخص‌های تکنیکی بر اساس قواعد معاملاتی استفاده‌شده است. درنهایت، آزمون مقایسه زوجی بازدهی مدل‌ها در مقایسه با استراتژی خرید و نگهداری انجام شد و بازدهی مدل ها با یکدیگر مقایسه شده است. نتایج تحقیق نشان می دهد مدل های ترکیبی MLP و الگوریتم های تکاملی عملکرد بهتر و معناداری نسبت به روش خرید و نگهداری و مدل MLP-BP داشته است و مدل MLP_PSO بازدهی بیش تری نسبت به سایر مدل ها کسب کرده است. تفاصيل المقالة
• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  2 - Profitability of Iranian Stock Market Based on Technical AnalysisTrading Rules
  Sadigh Raissi Mohammad Reza Zakkizade
  In this study, we focused on Tehran stock exchange market analysis based on applying moving average rules. The Tehran stock exchange in the Middle East has evolved into an exciting and growing marketplace where individual and institutional investor trade securities of o أکثر

  In this study, we focused on Tehran stock exchange market analysis based on applying moving average rules. The Tehran stock exchange in the Middle East has evolved into an exciting and growing marketplace where individual and institutional investor trade securities of over 420 companies. In an attempt to examine the ability to earn excess return by exploiting moving average rules, the average annual return on exponential moving average and simple moving average strategies were compared with annual return generated by naive buy and hold strategy. The finding based on the paired t-confidence interval hypothetical test procedures indicates that the moving average rule has more capability in predicting Tehran market and employment of the proposed technique generates excess returns for investors. Based on the findings, it is concluded that the Tehran capital market has great opportunities to apply such technique for yield enhancement and portfolio diversification. تفاصيل المقالة