تئوری سبد سرمایه‌گذاری یک‌پایه مهم برای مدیریت سبد سهام است که در جامعه دانشگاهی موضوعی است که به‌خوبی موردمطالعه قرارگرفته است اما به‌طور کامل اشباع‌نشده است. ادغام پیش‌بینی بازده در تشکیل سبد سرمایه-گذاری می‌تواند عملکرد مدل بهینه‌سازی سبد را بهبود بخشد. ازآنجایی‌که مدل‌های یادگیری ماشین برتری قابل‌توجهی نسبت به مدل‌های آماری نشان داده‌اند، در این پژوهش، یک رویکرد جدید تشکیل سبد سهام در دو مرحله ارائه‌شده است. مرحله اول با پیاده‌سازی شبکه عصبی پیچشی، سهام مناسب برای خرید انتخاب‌شده و در مرحله دوم با استفاده از مدل میانگین-واریانس (MV)، وزن بهینه در سبد سرمایه‌گذاری برای آنها تعیین می‌شود. به‌طور خاص، مراحل انتخاب سهام مناسب و تشکیل سبد سهام دو مرحله اصلی مدل توسعه داده‌شده در این پژوهش است. مرحله اول، یک مدل شبکه عصبی پیچشی برای پیش‌بینی نقاط خرید و فروش سهام برای دوره بعدی پیشنهادشده است. مرحله دوم، سهامی که برچسب خرید می‌گیرند به‌عنوان سهام با مناسب برای خرید انتخاب‌شده و از مدل MV برای تعیین وزن بهینه آن‌ها در سبد سهام استفاده می‌شود. نتایج به‌دست‌آمده با استفاده از 5 سهم از بازار بهادار تهران به‌عنوان نمونه مطالعه نشان می‌دهد که بازده و نسبت شارپ روش پیشنهادی از روش‌های سنتی (بدون فیلتر کردن سهام مناسب) به‌طور قابل‌توجهی بهتر است. پرونده مقاله