بهینه‌سازی سبد سرمایه‌گذاری فرآیندی است که طی آن سرمایه‌گذار به دنبال بیشینه کردن بازده سرمایه یا کمینه کردن ریسک است. یکی از موضوعات اصلی مشخص کردن روش بهینه سازی است که به تشکیل سبد سرمایه گذاری بهینه یعنی حداقل نمودن ریسک سرمایه گذاری و حداکثر کردن سود سرمایه گذاری می باشد. هدف پژوهش حاضر بررسی قابلیت سیستم استنتاج عصبی فازی انطباقی (ANFIS) و راهبردهای ماتریس شبکه (GA) در انتخاب و بهینه سازی سبد سرمایه گذاری از بین شرکت های بورس اوراق بهادار تهران و فرابورس ایران انتخاب شده است. گروه بندی سهام بوسیله ماتریس شبکه و دسته بندی شرکت ها براساس ارزش بازار آنها و استفاده از قانون چارک ها و در نهایت وزن دهی آنها متناسب با بازدهی پیش بینی ماه آینده آن سهم در نظرگرفته می شود. همچنین نسبت به طراحی و ارائه یک مدل بهینه سازی سبد سرمایه گذاری سهام با استفاده از سیستم استنتاج عصبی فازی انطباقی و ترکیب آن با الگوریتم ژنتیک پرداخته شده است که در آن از سه دسته مختلف متغیرهای سری زمانی ، فنی و بنیادی به ‌عنوان ورودی‌های مدل استفاده می‌شود. خروجی‌های تحقیق نشان می دهد این سیستم‌ها از توانایی لازم برای بهینه سازی سبد سرمایه گذاری سهام برخوردار می‌باشند. تفاصيل المقالة

تعیین زمان بهینه و قیمت مناسب خرید و فروش سهام نقش بسزایی در تصمیمات سرمایه‌گذاری در بازار سرمایه و سود و زیان سرمایه‌گذار دارند. می‌توان از سیستم‌های هوشمند غیرخطی همچون شبکه عصبی مصنوعی، شبکه عصبی فازی و الگوریتم ژنتیک برای پیش‌بینی تغییرات قیمت سهام استفاده نمود. در این مقاله به طراحی و ارائه یک مدل پیش‌بینی قیمت سهام با استفاده از سیستم استنتاج عصبی فازی انطباقی و ترکیب آن با الگوریتم ژنتیک پرداخته شده است که در آن از دو دسته مختلف متغیرهای فنی و بنیادی به‌عنوان ورودی‌های مدل استفاده می‌شود. خروجی‌های حاصل از شبکه نشان می دهد میزان خطای پیش‌بینی هر دو دسته از ورودی های بنیادی و فنی تا حد قابل قبولی پایین است و این سیستم‌ها از توانایی لازم برای پیش‌بینی قیمت روزانه سهام برخوردار می‌باشند. برای ارزیابی دقت مدل، آزمون من ویتنی انجام گردید که با توجه به ورودی‌های مشخص شده برای دو حالت بنیادی و فنی، مشاهده گردید که تقریباً تفاوت معناداری بین نتایج پیش‌بینی قیمت در این دو روش وجود ندارد. هر دو روش بنیادی و فنی به شرط آنکه حداقل یکی از ورودی‌های آنها وابستگی خطی با قیمت داشته باشد، قادر به پیش‌بینی قیمت روز آتی با ضریب خطای نسبتاً قابل قبولی خواهند بود. همچنین در خصوص سهامی که میزان نوسانات قیمتی آن زیاد است، استفاده از رویکرد شبکه عصبی منجر به افزایش سطح خطای پیش‌بینی خواهد گردید و توصیه می‌شود از این روش برای پیش‌بینی قیمت سهام پرنوسان استفاده نشود. تفاصيل المقالة