Stock portfolio with maximum predictability of Sharpe ratio based on hidden Markov model

سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 22

فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_IJNAA-16-8_009

تاریخ نمایه سازی: 16 اردیبهشت 1404

چکیده مقاله:

The Sharpe ratio is one of the performance evaluation criteria of the stock portfolio, which shows the return per unit of risk. This ratio is particularly important for risk-averse investors. In the current research, the hidden Markov model approach introduces a new stock portfolio model called the maximum predictability portfolio of the Sharpe ratio. The hidden Markov model used for each hidden state has a mixture of normals distribution output, which is used to calculate the return and standard deviation to calculate the Sharpe ratio in the investment horizon. The research portfolio calculates the weights of the portfolio in such a way that the Sharpe ratio is maximized in the horizon of the portfolio. The optimal research portfolio was optimized using the historical data of ۱۰ indices from the Tehran Stock Exchange between ۲۰۱۸ and ۲۰۱۸ in a four-member mode space. The evaluation of the performance of the optimal portfolio in the Sharpe ratio criterion shows that the research model has a better performance than the mean-variance model and the equal-weight model.

نویسندگان

Ali Nabiyan

Department of Economics, Dehagan Branch, Islamic Azad University, Dehaghan, Iran

Forozan Baktash

Department of Economics, Dehagan Branch, Islamic Azad University, Dehaghan, Iran

Sayyed Mohammad Reza Davoodi

Department of Economics, Dehagan Branch, Islamic Azad University, Dehaghan, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • M.W. Burkett, W.T. Scherer, and A. Todd, Portfolio design and ...
  • P.G. Coulombe and M. Goebel, Maximally machine-learnable portfolios, arXiv preprint ...
  • R.D. Harris, J. Shen, and F. Yilmaz, Maximally predictable currency ...
  • J. Jiang, L. Wu, H. Zhao, H. Zhu, and W. ...
  • W. Liu, L. Yang, and B. Yu, KDE distributionally robust ...
  • J. Lu, Y. Hu, X. Li, Q. Zhu, H. Wu, ...
  • R. Majumder, Q. Ji, and N. K. Neerchal, Optimal stock ...
  • N. Petkovic, M. Bozinovic, and S. Stojanovic, Portfolio optimization by ...
  • E.W. Park, Principal component analysis and hidden Markov model for ...
  • P. Pasricha, D. Selvamuthu, G. D’Amico, and R. Manca, Portfolio ...
  • R. Ruiz-Cruz, C. Sedano, and O. Flores, Genetic optimization of ...
  • H. Ryou, H.H. Bae, H.S. Lee, and K.J. Oh, Momentum ...
  • Z. Su and B. Yi, Research on HMM-Based Efficient Stock ...
  • B.Q. Ta, V.T. Huynh, N.Q. Nguyen, P.N. Nguyen, and B.H. ...
  • نمایش کامل مراجع