Ocena długookresowej efektywności portfeli papierów wartościowych generowanych przy użyciu algorytmu ewolucyjnego

• Autorzy: Marcin Godlewski

Warianty tytułu

Evaluation of Long Term Efficiency of Portfolios Build Using Evolutionary Algorithm

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Konstrukcja portfela papierów wartościowych jest niebanalnym zadaniem, od kilku już dziesięcioleci będącym przedmiotem dogłębnych badań i empirycznych analiz. Wykorzystywane jest w tym celu całe spektrum narzędzi analitycznych, przy czym w ostatnich latach wzrosła popularność metod, które można by określić ogólnym mianem metod nieklasycznych - między innymi sieci neuronowych i algorytmów genetycznych. Te pierwsze często są stosowane jako narzędzia prognozowania notowań poszczególnych spółek, czy też generowania sygnałów kupna/sprzedaży walorów (por. [6], [9] s.l 11-170). Algorytmy genetyczne niejednokrotnie były rozpatrywane jako metoda rozwiązywania zadania konstrukcji portfela (por. [1], [3], [4], [5]). Niniejsza praca jest próbą rozwinięcia z wykorzystaniem algorytmu ewolucyjnego metodyki zaproponowanej w pracy [1]. Zaprezentowana zostanie procedura pozwalająca m.in. na uwzględnienie dodatkowych warunków ograniczających skład tworzonego portfela - w szczególności określenie górnego pułapu udziału poszczególnych walorów oraz zagwarantowanie ustalonego stopnia kontynuacji składu w portfelach generowanych na kolejne okresy inwestycji. W badaniach empirycznych uwzględnione zostaną koszty transakcyjne, a uzyskane rezultaty będą odniesione do indeksu giełdowego oraz do zmian notowań wybranych otwartych funduszy inwestycyjnych. (fragment tekstu)

EN

This paper presents a procedure of building a portfolio of stocks using an evolutionary algorithm (or evolutionary programming). Selection of the stocks is based on historical rates of return in numerous (random) periods. Author introduces a problem-specific crossover operator, preserving limitations on share of single stock in the portfolio. Empirical analysis is also performed, considering long-term sequential portfolio selection on Warsaw Stock Exchange Market. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Portfel papierów wartościowych; Algorytmy; Sieci neuronowe; Warszawski Indeks Giełdowy (WIG)

EN

Portfolio securities; Algorithms; Neural networks; Warsaw Stock Exchange Index

• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia
• Rocznik: 2004
• Numer: nr 2, Cz. 2 Rynek kapitałowy: skuteczne inwestowanie
• Strony: 279--291

Twórcy

autor

Marcin Godlewski

• Akademia Ekonomiczna w Poznaniu

Bibliografia

• Godlewski M. (2004). Wykorzystanie algorytmu genetycznego do symulacyjnego wyznaczania portfela papierów wartościowych, w: Prace Katedry Badań Operacyjnych pod red. K. Piaseckiego i W. Sikory (w druku)
• Goldberg D.E. (1998). Algorytmy genetyczne i ich zastosowania, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne. Warszawa.
• Gwiazda T. (1997). Dywersyfikacja portfela akcji algorytmem genetycznym, Wydawnictwo Naukowe Wydziału Zarządzania UW. Warszawa.
• Jarek S. (1998). Zastosowanie algorytmów genetycznych do tworzenia portfela papierów warościowych, w: Metody i zastosowania badań operacyjnych. Część 1 pod red. T. Trzaskalika, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Katowicach. Katowice.
• Jarek S. (1999). Algorytmy genetyczne w dywersyfikacji ilościowej, w: Modelowanie preferencji a ryzyko '99. Część I pod red. T. Trzaskalika, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Katowicach. Katowice.
• Kuba E. (1997). Prognozowanie trendów i punktów zwrotnych rynku kapitałowego, w: Zastosowania badań operacyjnych pod red. T. Trzaskalika, Wydawnictwo Absolwent. Łódź.
• Michalewicz Z. (1996). Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy ewolucyjne, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne. Warszawa.
• Tarczyński W. (1997). Rynki kapitałowe. Metody ilościowe. Vol. II, Agencja Wydawnicza Placet. Warszawa.
• Witkowska D. (2000). Sztuczne sieci neuronowe w analizach ekonomicznych, Wydawnictwo Menadżer. Łódź.