ارائه مدل تصمیمیار سرمایهگذاری مبتنی بر هوش مصنوعی برای مدیریت پرتفوی در شرایط نوسان شدید بازار
کلمات کلیدی:
هوش مصنوعی, تصمیمیار سرمایهگذاری, مدیریت پرتفوی, نوسان شدید بازار, یادگیری ماشین, کنترل ریسک, تحلیل مضمونچکیده
هدف این پژوهش ارائه مدل تصمیمیار سرمایهگذاری مبتنی بر هوش مصنوعی برای پشتیبانی از تصمیمهای مدیریت پرتفوی در شرایط نوسان شدید بازار، با تأکید بر پیشبینی ریسک، بازتخصیص دارایی، کنترل زیان دنبالهای، و افزایش قابلیت توضیحپذیری تصمیمهای الگوریتمی است. این پژوهش با رویکرد کیفی و طرح اکتشافی انجام شد. مشارکتکنندگان شامل ۲۲ نفر از خبرگان بازار سرمایه، مدیران پرتفوی، تحلیلگران سرمایهگذاری، متخصصان ریسک مالی، کارشناسان فناوری مالی و استادان دانشگاه در شهر تهران بودند که با روش نمونهگیری هدفمند و معیارمحور انتخاب شدند. دادهها از طریق مصاحبههای نیمهساختاریافته گردآوری شد و فرایند مصاحبه تا دستیابی به اشباع نظری ادامه یافت؛ اشباع نظری در مصاحبه نوزدهم حاصل شد و سه مصاحبه تکمیلی برای اطمینان از پایداری مقولهها انجام گرفت. دادهها با روش تحلیل مضمون و با کمک نرمافزار NVivo تحلیل شدند. تحلیل دادهها به استخراج پنج مقوله اصلی منجر شد: «یکپارچهسازی دادههای چندمنبعی و تشخیص رژیم بازار»، «پیشبینی هوشمند ریسک و بازده در شرایط نوسان شدید»، «بهینهسازی تطبیقی پرتفوی و کنترل ریسک دنبالهای»، «توضیحپذیری، اعتماد و نقش ناظر انسانی»، و «حاکمیت داده، زیرساخت اجرایی و کنترل خطای الگوریتمی». یافتهها نشان داد که مدل تصمیمیار مطلوب نباید صرفاً یک ابزار پیشبینی قیمت باشد، بلکه باید بهصورت سامانهای چندلایه عمل کند که دادههای تاریخی، دادههای رفتاری، شاخصهای کلان، اخبار، احساسات بازار و محدودیتهای ریسک سرمایهگذار را همزمان پردازش کند. نتایج پژوهش نشان میدهد که تصمیمیار سرمایهگذاری مبتنی بر هوش مصنوعی در شرایط نوسان شدید بازار زمانی اثربخش است که میان دقت الگوریتمی، توضیحپذیری تصمیم، کنترل ریسک، قابلیت انطباق با تغییرات رژیم بازار، و قضاوت انسانی توازن برقرار کند. مدل پیشنهادی میتواند برای شرکتهای مدیریت دارایی، صندوقهای سرمایهگذاری، کارگزاریها و نهادهای مالی بهعنوان چارچوبی کاربردی برای طراحی سامانههای هوشمند مدیریت پرتفوی مورد استفاده قرار گیرد.
دانلودها
مراجع
Ang, A. (2014). Asset management: A systematic approach to factor investing. Oxford University Press.
Arner, D. W., Barberis, J., & Buckley, R. P. (2017). FinTech, RegTech, and the reconceptualization of financial regulation. Northwestern Journal of International Law & Business, 37(3), 371–414.
Bertsimas, D., & Kallus, N. (2020). From predictive to prescriptive analytics. Management Science, 66(3), 1025–1044. https://doi.org/10.1287/mnsc.2018.3253
Black, F., & Litterman, R. (1992). Global portfolio optimization. Financial Analysts Journal, 48(5), 28–43. https://doi.org/10.2469/faj.v48.n5.28
Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307–327. https://doi.org/10.1016/0304-4076(86)90063-1
Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77–101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa
Creswell, J. W., & Poth, C. N. (2018). Qualitative inquiry and research design: Choosing among five approaches (4th ed.). Sage.
Doshi-Velez, F., & Kim, B. (2017). Towards a rigorous science of interpretable machine learning. arXiv. https://arxiv.org/abs/1702.08608
Engle, R. F. (1982). Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of variance of United Kingdom inflation. Econometrica, 50(4), 987–1007. https://doi.org/10.2307/1912773
Fischer, T., & Krauss, C. (2018). Deep learning with long short-term memory networks for financial market predictions. European Journal of Operational Research, 270(2), 654–669. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2017.11.054
Gu, S., Kelly, B., & Xiu, D. (2020). Empirical asset pricing via machine learning. The Review of Financial Studies, 33(5), 2223–2273. https://doi.org/10.1093/rfs/hhaa009
Guest, G., Bunce, A., & Johnson, L. (2006). How many interviews are enough? An experiment with data saturation and variability. Field Methods, 18(1), 59–82. https://doi.org/10.1177/1525822X05279903
Heaton, J. B., Polson, N. G., & Witte, J. H. (2017). Deep learning for finance: Deep portfolios. Applied Stochastic Models in Business and Industry, 33(1), 3–12. https://doi.org/10.1002/asmb.2209
Jiang, Z., Xu, D., & Liang, J. (2017). A deep reinforcement learning framework for the financial portfolio management problem. arXiv. https://arxiv.org/abs/1706.10059
Jorion, P. (2007). Value at risk: The new benchmark for managing financial risk (3rd ed.). McGraw-Hill.
Kritzman, M., & Li, Y. (2010). Skulls, financial turbulence, and risk management. Financial Analysts Journal, 66(5), 30–41. https://doi.org/10.2469/faj.v66.n5.3
Lincoln, Y. S., & Guba, E. G. (1985). Naturalistic inquiry. Sage.
López de Prado, M. (2018). Advances in financial machine learning. Wiley.
Markowitz, H. (1952). Portfolio selection. The Journal of Finance, 7(1), 77–91. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1952.tb01525.x
Molnar, C. (2022). Interpretable machine learning: A guide for making black box models explainable (2nd ed.). https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/
Rockafellar, R. T., & Uryasev, S. (2000). Optimization of conditional value-at-risk. The Journal of Risk, 2(3), 21–41. https://doi.org/10.21314/JOR.2000.038
Sharpe, W. F. (1964). Capital asset prices: A theory of market equilibrium under conditions of risk. The Journal of Finance, 19(3), 425–442. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1964.tb02865.x