طراحی یک سیستم معاملاتی خودکار با استفاده از شبکه عصبی پیچشی

در سال های اخیر مقالات و پژوهش های زیادی در زمینه ی استفاده از روش های یادگیری ماشینی و معاملات الگوریتمی در بازارهای مالی به منظور کسب بازدهی منتشر شده است. هدف این پژوهش ایجاد یک سیستم معاملاتی خودکار با استفاده از پردازش تصویر به وسیله ی شبکه عصبی پیچشی است. بدین منظور، در ابتدا پس از دریافت داده های مورد نیاز برای سهام منتخب، 28 اندیکاتور تحلیل تکنیکال انتخاب و مقادیر هر کدام به صورت جداگانه برای هر سهم محاسبه شد. سپس سری های زمانی این اندیکاتورها به تصاویر 2 بعدی تبدیل شده و در نتیجه برای هر داده روی سری زمانی قیمت سهم، یک تصویر دو بعدی با ابعاد 28×28 ساخته شد. پس از برچسب گذاری هر تصویر با یکی از برچسب های خرید، فروش و نگهداری، این تصاویر به شبکه عصبی پیچشی وارد شدند. همچنین برای بررسی بازدهی و ریسک سیستم ارایه شده، یک روش برای خرید و فروش بر اساس نتایج مدل در زمان گذشته معرفی شده است. نتایج پژوهش نشان می دهد که در 80% موارد، این روش بازدهی بیشتری نسبت به استراتژی مرسوم خرید و نگهداری کسب کرده است. همچنین همواره از نظر معیارهای ریسک انحراف معیار و بیشترین افت بهتر عمل می کند. همچنین، نتایج نشان دهنده ی تاثیر زیاد کارمزد معاملات بورس اوراق بهادار تهران بر روی بازدهی مدل است. به گونه ای که مدل چند برابر سود کسب شده را برای پرداخت کارمزد از دست می‎دهد.