بهینهسازی پرتفوی سهام با استفاده از استراتژی یادگیری تقویتی کیو عمیق مبتنی بر ماتریس حالت- عمل
نویسندگان
1 گروه مدیریت صنعتی، واحد قم، دانشگاه آزاد اسلامی، قم، ایران
2 گروه حسابداری، واحد قم، دانشگاه آزاد اسلامی، قم، ایران.
3 گروه مدیریت صنعتی، واحد تهران مرکزی، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
4 گروه مدیریت مالی، واحد تهران مرکزی، دانشگاه آزاداسلامی،تهران، ایران
doi
چکیده
هدف این مقاله بهینهسازی پرتفوی سهام با استفاده از استراتژی یادگیری تقویتی کیوعمیق مبتنی بر ماتریس حالت-عمل می باشد. بدین منظور، برای بهینهسازی و سودآوری پرتفویی متشکل از سهام، عملکرد استراتژی یادگیری تقویتی مبتنی بر الگوریتم کیو عمیق و استراتژی منفعل خرید و نگهداری در دو حالت بازارهای صعودی و نزولی طی دوره زمانی 1396-1400 مورد بررسی قرار گرفت. جامعه آماری 672 شرکت پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران بوده که از میان آنها تعداد 7 شرکت (نمونه آماری) مناسب دانسته شد. مقایسه دو استراتژی نشان میدهد استراتژی یادگیری تقویتی، در بازارهای صعودی و نزولی در مقایسه با روش معاملاتی خرید و نگهداری که منجر به زیان شده است، در عمل توان بالایی برای سودآوری در بازار بورس اوراق بهادار ایران دارد. براساس نتایج، پیشنهاد میشود کارگزاران و شرکتهای بورسی و تحلیلگران از راهبرد یادگیری تقویتی برای سودآوری و بهینهسازی پرتفوی سهام استفاده کنند. همچنین، مقایسه نتایج این دو رویکرد روشن میکند که کاربرد یادگیری تقویتی برای سرمایهگذارهایی که توان ریسکپذیری بالای رهیافت خرید و نگهداری را ندارند، مناسبتر است.
