الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تحسين المحفظة
-
رموز الرياضة والأسهم الرياضية: تحليل مخاطر ذيل سلبية مع تداعيات على المحفظة
2026 | المؤلف: Aviral Tiwari وآخرون | المجلة: Financial Innovation | المجال: التمويل (Finance)في هذه الدراسة، يبحث المؤلفون في انتقال المخاطر بين رموز الرياضة، والأسهم الرياضية، والأصول التقليدية باستخدام نموذج VAR الكمي (TF-QVAR). تكشف النتائج أن رمز الرياضة BAR يؤثر بشكل كبير على ديناميات المخاطر العامة، بينما يظهر الدولار الأمريكي (USD) كأعلى مساهم ومتلقٍ للمخاطر عند الكوانتيلات المنخفضة. بالإضافة إلى ذلك، يتم تحديد الرمز OG كمساهم رئيسي في…
-
إدارة المحفظة متعددة الأهداف بناءً على توقع الروابط الديناميكية
2026 | المؤلف: Yong Shi وآخرون | المجلة: Financial Innovation | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)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…
-
التعلم العميق المعزز المعدل حسب المخاطر لتحسين المحفظة: نهج متعدد المكافآت
2025 | المؤلف: Himanshu Choudhary وآخرون | المجلة: International Journal of Computational Intelligence Systems | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا للتعلم العميق المعزز المعدل حسب المخاطر (RA-DRL) لتحسين المحفظة، مع معالجة التعقيدات التي تواجه المستثمرين الذين يتجنبون المخاطر. تستخدم المنهجية ثلاثة وكلاء مختلفين للتعلم العميق المعزز (DRL)، تم تدريب كل منها باستخدام دوال مكافأة مختلفة – العوائد اللوغاريتمية، ونسبة شارب التفاضلية، والحد الأقصى للانخفاض – لإنشاء سياسة موحدة. يتم تحسين…
-
استغلال BiLSTM-GAT لتحسين توقعات سوق الأسهم: نهج ثنائي الرسم البياني لتحسين المحفظة
2025 | المؤلف: Xiaojian Lu وآخرون | المجلة: Applied Intelligence | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا لتوقع أسعار الأسهم من خلال تطوير نموذج BiLSTM-GAT-AM، الذي يدمج الشبكات العصبية طويلة وقصيرة المدى ثنائية الاتجاه مع شبكات الانتباه البيانية وآلية الانتباه. يعالج هذا النموذج قيود الطرق الحالية التي تركز بشكل أساسي على مهام الانحدار والتصنيف، والتي غالبًا ما تعاني من التحديات التي تطرحها البيانات المالية. من خلال استخدام…
-
تخصيص محفظة متعددة الفترات عالية الأبعاد باستخدام التعلم العميق المعزز
2025 | المؤلف: Yifu Jiang وآخرون | المجلة: International Review of Economics & Finance | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم هذه الورقة البحثية استراتيجية استثمار جديدة تستخدم التعلم العميق المعزز (DRL) لتخصيص المحفظة على المدى الطويل، مع معالجة تكاليف المعاملات والمخاطر. الإطار المقترح يدمج الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) لنمذجة ديناميكيات الأسعار وWaveNet لالتقاط اعتمادات الأصول، كل ذلك ضمن هيكل معادلة بيلمان متعددة الفترات. تتيح هذه الطريقة تحسينًا ديناميكيًا عبر مجموعة متنوعة من الأصول المترابطة…
-
تقدم توقع مخاطر المالية وتحسين المحفظة باستخدام تقنيات التعلم الآلي
2025 | المؤلف: Aftab Uddin وآخرون | المجلة: The American Journal of Management and Economics Innovations | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تستكشف هذه الدراسة استخدام نماذج التعلم الآلي في توقع المخاطر المالية وتحسين إدارة المحافظ، مقارنةً بالخوارزميات مثل الغابة العشوائية، وتعزيز التدرج، وذاكرة المدى الطويل والقصير (LSTM)، وشبكات المحولات. تشير النتائج إلى أن هذه الأساليب في التعلم الآلي تتفوق بشكل كبير على النماذج المالية التقليدية من حيث دقة التوقعات والعوائد المعدلة حسب المخاطر. على وجه الخصوص،…
-
تصنيف لمراجعات الأدبيات ودراسة تجريبية للتعلم العميق المعزز في إدارة المحافظ
2025 | المؤلف: Mohadese Rezaei وآخرون | المجلة: Artificial Intelligence Review | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم هذه القسم نظرة عامة على تطبيق التعلم العميق المعزز (DRL) في إدارة المحافظ، مع تسليط الضوء على مزاياه مقارنة بالطرق التقليدية مثل تحليل المتوسط-التباين. يسمح DRL بإجراء تعديلات ديناميكية على استراتيجيات الاستثمار بناءً على ردود الفعل السوقية في الوقت الحقيقي، مما يجعله مناسبًا بشكل خاص لتعقيدات الأسواق المالية الحديثة. يتضمن البحث مراجعة أدبية لتطبيقات…
-
ديناميات عصبية قائمة على التحلل لإدارة المحافظ مع مقايضات المخاطر والأرباح تحت تكاليف المعاملات
2024 | المؤلف: Xinwei Cao وآخرون | المجلة: Neural Networks | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تناقش هذه القسم أهمية التحسين عبر الإنترنت في الوقت الحقيقي في استراتيجيات التداول عالي التردد (HFT)، خاصة من خلال عدسة نموذج ماركويتز لإدارة المحافظ. يتم صياغة النموذج كمشكلة برمجة تربيعية مقيدة، والتي، على الرغم من أنها تقليديًا قابلة للحل من خلال الأساليب التحليلية، تواجه تعقيدات بسبب تضمين كل من القيود الخطية المتساوية وغير المتساوية. تتطلب…
-
تحسين المحفظة باستخدام العائد القائم على التنبؤ باستخدام الشبكات العصبية طويلة وقصيرة المدى: اختبار على الأسواق الأوروبية الصاعدة والهابطة
2024 | المؤلف: Xavier Martínez-Barbero وآخرون | المجلة: Computational Economics | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تستكشف هذه الورقة البحثية دمج الذكاء الاصطناعي، وبشكل خاص الشبكات العصبية ذات الذاكرة الطويلة القصيرة (LSTM)، مع تحسين المتوسط-التباين الكلاسيكي لتعزيز أداء المحفظة. تؤكد الدراسة على أهمية تقدير المدخلات بدقة في تحسين المحفظة، موضحة أن تقنيات التعلم الآلي يمكن أن تنتج محافظ أكثر قوة قادرة على تحقيق عوائد متسقة عبر سياقات مالية متنوعة. تم تدريب…