فهرست مقالات محمدرضا کاشفی نیشابوری


  • مقاله

    1 - بهینه‌سازی پرتفوی سهام با استفاده از استراتژی یادگیری تقویتی کیو عمیق مبتنی بر ماتریس حالت- عمل
    مهندسی مالی و مدیریت اوراق بهادار , شماره 59 , سال 16 , تابستان 1403
    هدف این مقاله بهینه‌سازی پرتفوی سهام با استفاده از استراتژی یادگیری تقویتی کیوعمیق مبتنی بر ماتریس حالت-عمل می باشد. بدین منظور، برای بهینه‌سازی و سودآوری پرتفویی متشکل از سهام، عملکرد استراتژی یادگیری تقویتی مبتنی بر الگوریتم کیو عمیق و استراتژی منفعل خرید و نگهداری در چکیده کامل
    هدف این مقاله بهینه‌سازی پرتفوی سهام با استفاده از استراتژی یادگیری تقویتی کیوعمیق مبتنی بر ماتریس حالت-عمل می باشد. بدین منظور، برای بهینه‌سازی و سودآوری پرتفویی متشکل از سهام، عملکرد استراتژی یادگیری تقویتی مبتنی بر الگوریتم کیو عمیق و استراتژی منفعل خرید و نگهداری در دو حالت بازارهای صعودی و نزولی طی دوره زمانی 1396-1400 مورد بررسی قرار گرفت. جامعه آماری 672 شرکت پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران بوده که از میان آنها تعداد 7 شرکت (نمونه آماری) مناسب دانسته شد. مقایسه دو استراتژی نشان می‌دهد استراتژی یادگیری تقویتی، در بازارهای صعودی و نزولی در مقایسه با روش معاملاتی خرید و نگهداری که منجر به زیان شده است، در عمل توان بالایی برای سودآوری در بازار بورس اوراق بهادار ایران دارد. براساس نتایج، پیشنهاد می‌شود کارگزاران و شرکتهای بورسی و تحلیلگران از راهبرد یادگیری تقویتی برای سودآوری و بهینه‌سازی پرتفوی سهام استفاده کنند. همچنین، مقایسه نتایج این دو رویکرد روشن می‌کند که کاربرد یادگیری تقویتی برای سرمایه‌گذارهایی که توان ریسک‌پذیری بالای رهیافت خرید و نگه‌داری را ندارند، مناسب‌تر است. پرونده مقاله