انتخاب سبد سرمایه ریسکی با استفاده از شبکه های عصبی

هدف اصلی این تحقیق دستیابی به یک سبد سرمایه مناسب‌تر برای سرمایه‌گذاران ریسک‌پذیر است. در این تحقیق مدل مارکوتیز در تئوری سبد سرمایه به عنوان مدل مقایسه‌ای استفاده شده است و مدل شبکه عصبی با آن مقایسه شده است. الگوی یادگیری شبکه عصبی، الگوی «پس انتشار خطا» می‌باشد. سبد انتخابی شامل بیست سهم از بازار بورس اوراق بهادار تهران است که برای یک دوره سیزده ماهه مورد مطالعه قرار گرفته است. در هر دو مدل شبکه عصبی و مارکوتیز، تفاوت معنی‌داری بین بازده روزانه سبد تصادفی و نتیجه سرمایه‌گذاری در پایان دوره آزمون وجود دارد. در این سبد، تنها معیار بازده مورد نظر است و ریسک مورد توجه نیست، بنابراین سبد با بالاترین ریسک در مدل مارکوتیز مورد استفاده قرار گرفته است. هزینه معامله در هر دو مدل در نظر گرفته نشده است. این مطالعه نشان می‌دهد که سبد سرمایه مدل شبکه عصبی پس از دوره آزمون هم بازده بیشتری داشته است و هم ریسک آن از مدل مارکوتیز پائین‌تر بوده است.