The Comparison of Prediction and Optimization Algorithms in Portfolio Selection on Tehran Stock Market
Author(s):
Abstract:
In this study, two algorithms, neural networks and fuzzy neural networks, are used to predict the stock prices, and two memetic algorithms, particle swarm and genetic algorithm, together with quadratic method are used to solve unbounded optimization problem by applying daily data of 23 listed companies on Tehran Stock Market during 2012-2015. The findings show that artificial neural networks have better performance than fuzzy neural network in predicting yields. In addition, the comparison of performances of quadratic, genetic and shuffle frog Leaping (SFL) algorithms reveal that SFL algorithm has recorded better performance than genetic and quadratic algorithms. As a result, artificial neural network may be a reliable algorithm for shareholders.
Keywords:
Language:
Persian
Published:
Iranian Economic Development Analyses, Volume:4 Issue: 2, 2016
Pages:
59 to 76
magiran.com/p1750983
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!