پذیرش رمزارزها به عنوان یک روش پرداخت و یا ابزار سرمایهگذاری نوین 1

مسیله انتخاب و بهینه سازی سبد سهام از مباحث مهم در حوزه سرمایه گذاری محسوب شده که موجب ارایه مدل های مختلفی جهت حل آن ها گردیده است. این قبیل مسایل غیر خطی و NP-Hard بوده و حل آن ها به روش دقیق بسیار مشکل و زمان بر است. با عنایت به اینکه روش های فرا ابتکاری قابلیت بالایی در حل مسیله بهینه سازی سبد سهام داشته، ازاین رو در این پژوهش با ارایه مدل میانگین - واریانس و نوعی از مدل میانگین - ارزش در معرض ریسک که در آن موضوع ارزش در معرض ریسک از منظری دیگر بررسی می گردد، و لحاظ محدودیت های دنیای واقعی، به حل مسیله بهینه سازی سبد سهام در بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از الگوریتم های ژنتیک رتبه بندی نامغلوب II،کلونی مورچگان چندهدفه و کلونی زنبور مصنوعی چندهدفه پرداخته و در همین راستا عملکرد الگوریتم ها و مدل های موردمطالعه، مقایسه و بررسی شده است. نتایج این مطالعه نشان می دهد، در تکرار پایین در اجرای الگوریتم های موردبررسی، عملکرد الگوریتم ژنتیک رتبه بندی نامغلوب II بهتر از الگوریتم های کلونی زنبور مصنوعی چندهدفه و کلونی مورچگان چندهدفه است. با افزایش تکرار، عملکرد الگوریتم ها بهبودیافته، لیکن نرخ بهبود عملکرد آن ها یکسان نیست ، به نوعی که عملکرد الگوریتم کلونی زنبور مصنوعی چندهدفه از دو الگوریتم دیگر موردمطالعه بهتر بوده است. برای مقایسه عملکرد مدل های موردمطالعه، هر دو مدل در الگوی استاندارد میانگین- واریانس مورد مقایسه قرار گرفت که نتایج آن حاکی از کارآمدی بالاتر معیار ارزش در معرض ریسک به نسبت معیار واریانس در بهینه سازی سبد سهام است.