A genetic network programming model for portfolio optimization by generating risk-adjusted trading rules
محل انتشار: دهمین کنفرانس بین المللی مهندسی صنایع
سال انتشار: 1392
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,308
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
IIEC10_354
تاریخ نمایه سازی: 10 شهریور 1393
چکیده مقاله:
Genetic network programming (GNP) as an evolutionary computation method has been used for stock trading recently. Former researches confirm the efficiency of trading rules which are created by GNP. In this paper, GNP has been applied for stock portfolio optimization by generating risk-adjusted trading rules. There are two main novelties in this paper: 1) we use conditional Sharp ratio as a risk-adjusted measure for generating trading rules, 2) in our GNP model, binary trading rules have been extended to more realistic rules which are called trinary rules using three signals of buy, sell and no trade. We applied our GNPmodel on ten stocks from Tehran Stock Exchange (TSE). The numerical results show that our proposed model with three signals outperformed the previous model with two signals of buy and sell in terms of excess return and excess risk adjusted return.
کلیدواژه ها:
genetic network programming ، portfolio optimization ، technical trading rules ، risk-adjusted measures ، Tehran Stock Exchange (TSE)
نویسندگان
Akbar Esfahanipour
Assistant Professor, Department of Industrial Engineering and Management Systems, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran
Maryam Tayari
Master of Science in Industrial Engineering, Garmsar Branch, Amirkabir University of Technology, Tehran, 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 :