كاربرد يادگيري ماشين در مديريت ريسك مالي براي صندوق‌هاي قابل معامله در بورس (ETF)

Application of Machine Learning in Financial Risk Management for Basket (ETF)

اين پژوهش به بررسي كاربرد تكنيك‌هاي يادگيري ماشين در مديريت ريسك مالي براي صندوق‌هاي قابل معامله دربورس (ETF) پرداخته و با مطالعه موردي بر روي صندوق آلفاي متنوع جهاني (GDAF)، اثربخشي الگوريتم‌هاي يادگيري ماشين را در پيش‌بيني ريسك، بهينه‌سازي پورتفوليو و كارايي تخصيص دارايي بررسي مي‌كند. استفاده از الگوريتم ماشين‌هاي بردار پشتيبان (SVM)، جنگل تصادفي، الگوريتم‌ ژنتيك و خوشه‌بندي K-Means افزايش دقت پيش‌بيني ريسك و تخصيص بهينه دارايي را نشان مي‌دهد و بر اهميت مديريت ريسك مبتني بر يادگيري ماشين را در دستيابي به بازده تعديل‌شده ريسك و بهبود عملكرد پورتفوليو تاكيد دارد. علاوه بر اين، اين مطالعه استراتژي‌هاي مبتني بر يادگيري ماشين را با رويكردهاي مديريت ريسك سنتي مقايسه مي‌كند و پيچيدگي‌ها، سازگاري و پيامدهاي بالقوه براي سرمايه‌گذاران و موسسات مالي را نشان مي‌دهد و بينش‌هاي ارزشمندي را در مورد نقش يادگيري ماشين در تغيير شيوه هاي مديريت ريسك براي ETF هاي سبد متنوع در چشم انداز مالي پويا ارائه مي دهد.