چکیده:
کشف قوانین هوشمند خرید و فروش تکنیکال از داده های پیچیده و غیرخطی بازار سهام و متعاقب آن توسعه سیستم های تصمیم یا خرید و فروش کار دشواری است. هدف پژوهش حاضر توسعه سیستم ترکیبی هوشمند خرید و فروش جهت کشف قوانین خرید و فروش تکنیکال از طریق تحلیل مجموعه راف و الگوریتم ژنتیک است. مجموعه داده های مورد استفاده شامل 30 دقیقه باز، بالا، پائین، بسته و حجم قراردادهای آتی شاخص مرکب قیمت گذاری سهام بورس اوراق بهادار در بازه زمانی1390تا 1396بود. به این منظور توصیه می گردد هنگام کشف قوانین خرید و فروش تکنیکال برای بازارهای آینده و حل مسائل بهینه سازی، گسسته سازی و کاهش داده ها، تحلیل مجموعه راف و در نهایت برای اتخاذ تصمیمات بهینه خرید و فروش رویکرد الگوریتم ژنتیک مورد استفاده قرار گیرد. برای آزمودن مدل پیشنهادی و مقایسه آن با رویکردهای متناظر، تصادفی، همبستگی و رویکردهای الگوریتم ژنتیک مداخلاتی طراحی شد. همچنین، این مداخلات جامع، بسیاری از موضوعات سیستم خرید و فروش موجود، کاربرد روش پنجره لغزان، تعداد قوانین خرید و فروش و مدت دوره آموزشی را در برداشت. برای ارزیابی سیستم ترکیبی هوشمند مداخلاتی روی داده های تاریخی شاخص مرکب قیمت گذاری سهام بورس اوراق بهادار تهران انجام شد. به طور خاص، تحلیل عملکرد خرید و فروش بر طبق مجموعه های مقرات تصمیم و حجم دوره آموزش برای کشف قوانین خرید و فروش دوره آزمون انجام شد. یافته ها نشان داد مدل پیشنهادی در مقایسه با مدل معیار از نظر میانگین بازدهی و مقیاس ریسک تعدیل شده عملکرد بهتری داشته است.
The discovery of intelligent technical sales rules from the complex and making systems for buying and selling is a difficult task. The purpose of this study is to develop an intelligent mixing system for buying and selling to discover the rules of technical sales through the analysis of the Rough series and the genetic algorithm. The datasets used included 30 open, up, down, closing and volume futures contracts of stock indexes in the stock market in the period from 2011 to 2017. For this purpose, it is recommended that when discovering technical rules for future markets and solving optimization problems, discretization and data reduction, analyzing the Ruff series, and ultimately, for making optimal decisions about buying and selling the approach of the genetic algorithm. To test the proposed model and compare it with corresponding approaches, randomizations, correlations and approaches to genetic algorithm interventions were designed. Also, these comprehensive interventions, many issues of the existing buying and selling system, the use of slider windows, the number of sales laws, and the duration of the training course. In order to evaluate the intelligent mixing system, interventions were carried out on historical data of the stock index of Tehran Stock Exchange. Specifically, the analysis of sales performance was performed according to decision sets and volumes of training courses to discover the rules for buying and selling the test period. The results showed that the proposed model had better performance in terms of average returns and adjusted risk scale compared to the benchmark model.