Μάθηση κατάταξης με επίγνωση της διαφοροποίησης για τη διαχείριση χαρτοφυλακίου
Creators: name: Προκοπίου, Ιωάννης Σπ.
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2025
Subjects: Μάθηση κατάταξης
Διαχείριση χαρτοφυλακίου
Μηχανική Μάθηση
Learning to Rank
Portfolio Management
Machine Learning

description: Η εργασία επικεντρώνεται στην ανάπτυξη ενός καινοτόμου μοντέλου κατάταξης βασισμένου σε μηχανική μάθηση, το οποίο ενσωματώνει την έννοια της διακύμανσης για τη διαχείριση επενδυτικών χαρτοφυλακίων. Ο βασικός στόχος της έρευνας είναι να αντιμετωπίσει τις αδυναμίες των παραδοσιακών προσεγγίσεων που συχνά αποτυγχάνουν να αναγνωρίσουν τη δυναμική φύση των δεδομένων της αγοράς και να λάβουν υπόψη τον κίνδυνο. Το μοντέλο αυτό αξιοποιεί μεθόδους υπολογιστικής και στατιστικής ανάλυσης, καθώς και τεχνικές μηχανικής μάθησης, ώστε να παρέχει πιο ακριβείς και προσαρμοσμένες επενδυτικές συστάσεις. Τα δεδομένα που χρησιμοποιούνται περιλαμβάνουν οικονομικούς δείκτες, χρηματοοικονομικές πληροφορίες και δεδομένα από διάφορες αγορές. Η επιλογή των χαρακτηριστικών βασίζεται σε προηγμένες στατιστικές μεθόδους, όπως ο συντελεστής συσχέτισης Pearson και το MIC, προκειμένου να εντοπιστούν οι πιο σημαντικές μεταβλητές για την πρόβλεψη. Το προτεινόμενο μοντέλο ενσωματώνει αλγόριθμους όπως το XGBoost για την κατάταξη των στοιχείων χαρτοφυλακίου. Ένα από τα βασικά χαρακτηριστικά του είναι η προσαρμογή των προβλέψεων βάσει της διακύμανσης, ενώ η αποτελεσματικότητά του αξιολογείται χρησιμοποιώντας μετρικές όπως το Normalized Discounted Cumulative Gain (nDCG). Τα αποτελέσματα της έρευνας έδειξαν ότι το προτεινόμενο μοντέλο προσφέρει σημαντικά πλεονεκτήματα έναντι των παραδοσιακών μεθόδων, βελτιώνοντας την απόδοση του χαρτοφυλακίου και διατηρώντας μια καλύτερη ισορροπία μεταξύ κινδύνου και απόδοσης. Οι δοκιμές του μοντέλου κατέγραψαν σημαντική αύξηση των κερδών, αποδεικνύοντας τη δυνατότητα της προσέγγισης να προσαρμόζεται σε διαφορετικές επενδυτικές στρατηγικές και να επιτυγχάνει μετρήσιμη ανάπτυξη του χαρτοφυλακίου. Επιπλέον, το μοντέλο παρουσίασε αυξημένη σταθερότητα και αξιοπιστία στις επιστροφές, καθιστώντας το κατάλληλο για εφαρμογή σε πραγματικές συνθήκες αγοράς. Η έρευνα καταλήγει ότι η ενσωμάτωση της διακύμανσης ως κεντρικού παράγοντα στον υπολογισμό της κατάταξης αποτελεί σημαντική πρόοδο στη διαχείριση χαρτοφυλακίων. Επιπλέον, προτείνονται μελλοντικές επεκτάσεις, όπως η ενσωμάτωση συναισθηματικής ανάλυσης και εναλλακτικών δεδομένων, προκειμένου να βελτιωθεί περαιτέρω η ακρίβεια των προβλέψεων. Συνολικά, η εργασία αυτή προσφέρει ένα δομημένο πλαίσιο για τη λήψη επενδυτικών αποφάσεων που βασίζονται σε δεδομένα, προσφέροντας μια πρακτική και καινοτόμο προσέγγιση για τη διαχείριση χαρτοφυλακίων.
description: This study focuses on developing an innovative ranking model based on machine learning, incorporating the concept of variance for managing investment portfolios. The primary aim of the research is to address the shortcomings of traditional approaches, which often fail to recognize the dynamic nature of market data and adequately consider risk. The proposed model employs computational and statistical analysis methods along with machine learning techniques to offer more accurate and customized investment recommendations. The data utilized include economic indicators, financial information, and data from various markets. Feature selection relies on advanced statistical methods, such as Pearson's correlation coefficient and the MIC (Maximal Information Coefficient), to identify the most significant variables for prediction. The proposed model incorporates algorithms like XGBoost for ranking portfolio components. A key feature of this model is the adjustment of predictions based on variance, with its effectiveness assessed using metrics like the Normalized Discounted Cumulative Gain (nDCG). Research outcomes indicate that the proposed model provides significant advantages over traditional methods, enhancing portfolio performance and maintaining a superior balance between risk and return. Testing of the model recorded substantial profit increases, demonstrating its capability to adapt to various investment strategies and achieve measurable portfolio growth. Furthermore, the model exhibited increased stability and reliability of returns, making it suitable for real-world market application. The research concludes that incorporating variance as a central factor in ranking calculations represents significant progress in portfolio management. Future extensions are suggested, such as integrating sentiment analysis and alternative data sources, to further enhance predictive accuracy. Overall, this work offers a structured framework for data-driven investment decision-making, providing a practical and innovative approach to portfolio management.