خلاصة:
در پژوهش حاضر به کمک شبکههای عصبی، پیشبینی بازهای مقدار مربوط به کمترین و بیشترین قیمت روزانه صورت میگیرد و سپس بر اساس آن یک سیستم معاملاتی نوسانگیری روزانه شامل خرید و فروش در مقادیر پیشبینی شده شکل میگیرد. برای کاستن از ریسک سیستم معاملاتی و افزایش تعداد موقعیتهای معاملاتی، سبد بهینه نوسانگیری روزانه در چهارچوب میانگین-واریانس توسعه مییابد. سبد نمونهای پژوهش شامل پنج سهم از بورس اوراق بهادار تهران در یک دوره 190 روزه با احتساب هزینههای معاملاتی خرید و فروش نشان میدهد که میانگین بازده روزانه سبد نوسانگیری پژوهش 0028/0 و نسبت شارپ آن 6379/0 میباشد که از نسبت شارپ سیستم نوسانگیری روزانه انفرادی داراییهای سبد، بهتر است. میانگین روزانه سبد هموزن در دوره پژوهش 0014/0 و نسبت شارپ آن 0749/0 میباشد که نشان میدهد که سیستم معاملاتی عملکردی به مراتب بهتر از سیستم خرید و نگهداری در سبد هموزن روزانه دارد.
Interval-valued forecasting is related to predicting an interval that is determined by two random variables. In the present study, using the neural networks method, the interval related to the lowest and highest daily prices is predicted and then based on it, a daily scalping trading system is formed, including buying and selling in the forecasted amounts. To reduce the risk of the trading system and increase the number of trading positions, the optimal daily scalping trading portfolio is developed in the mean-variance framework. The sample portfolio includes five shares of the Tehran Stock Exchange in a 190-day period, taking into account trading costs, shows that the average daily return is 0.0028 and the Sharpe ratio is 0.6379, which is better than the Sharpe ratio of individual daily scalping trading of portfolio assets. The daily average of the total index in the research period is 0.001 and the Sharp ratio is 0.0835, which shows that the trading system has a much better performance than the buy and hold strategy.