تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا لإدارة المحافظ، يسمى LP-PM، الذي يستفيد من الخوارزميات الذكية والرؤى المستندة إلى الشبكات لتعزيز اتخاذ القرار في استثمار الأسهم. من خلال معالجة قيود النماذج التقليدية التي تعالج الأسهم ككيانات مستقلة، يتضمن LP-PM إطارًا لتوقع الروابط الذي يتنبأ ديناميكيًا بعلاقات الحركة المشتركة بين أزواج الأسهم. يستخدم هذا النموذج بنية GC-RePreSampling-LSTM لتقييم…

يوفر هذا القسم نظرة شاملة على تقلبات سوق الأسهم ونماذج التنبؤ المستخدمة للتنبؤ بالتقلبات المحققة. تسلط ال الضوء على تطور الصناعة المالية، مع التأكيد على أهمية تسعير المشتقات بدقة، حيث يعتبر التقلب متغيرًا حاسمًا يعكس تقلبات أسعار الأصول. تتناول مراجعة الأدبيات سؤالين بحثيين رئيسيين يتعلقان بأنواع نماذج التنبؤ المستخدمة في الأبحاث الأكاديمية وفعاليتها في التقاط…

تدرس هذه الدراسة فعالية نماذج التعلم الآلي في التنبؤ بعوائد الأسهم في السوق الكورية، مع التركيز على تأثير خصائص الشركات والمتغيرات الاقتصادية الكلية. تشير النتائج إلى أن النماذج المعتمدة على الأشجار تتفوق باستمرار على الأساليب الأكثر تعقيدًا في التعلم الآلي، لا سيما في البيئات المحدودة البيانات التي تتميز بها الأسواق الناشئة. من الجدير بالذكر أن…

تستكشف ورقة البحث تطبيق تقنيات التعلم الآلي (ML) للتنبؤ بالدرجات البيئية/الاجتماعية/الحكومية (ESG) لـ 3,192 صندوق استثماري، باستخدام كل من البيانات المالية ومعلومات حول المشاركة في القطاعات المثيرة للجدل من حيث ESG. استخدمت الدراسة 72 محاكاة، مطبقة ثلاثة خوارزميات تصنيف وثلاثة خوارزميات انحدار، مع التركيز على الغابات العشوائية وتعزيز التدرج، والتي أظهرت قدرات تنبؤية قوية. أشارت…