Open Science Research Excellence

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Commenced in January 2007 Frequency: Monthly Edition: International Paper Count: 2

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10010074
A Mean–Variance–Skewness Portfolio Optimization Model
Abstract:

Portfolio optimization is one of the most important topics in finance. This paper proposes a mean–variance–skewness (MVS) portfolio optimization model. Traditionally, the portfolio optimization problem is solved by using the mean–variance (MV) framework. In this study, we formulate the proposed model as a three-objective optimization problem, where the portfolio's expected return and skewness are maximized whereas the portfolio risk is minimized. For solving the proposed three-objective portfolio optimization model we apply an adapted version of the non-dominated sorting genetic algorithm (NSGAII). Finally, we use a real dataset from FTSE-100 for validating the proposed model.

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10005355
A Case-Based Reasoning-Decision Tree Hybrid System for Stock Selection
Abstract:
Stock selection is an important decision-making problem. Many machine learning and data mining technologies are employed to build automatic stock-selection system. A profitable stock-selection system should consider the stock’s investment value and the market timing. In this paper, we present a hybrid system including both engage for stock selection. This system uses a case-based reasoning (CBR) model to execute the stock classification, uses a decision-tree model to help with market timing and stock selection. The experiments show that the performance of this hybrid system is better than that of other techniques regarding to the classification accuracy, the average return and the Sharpe ratio.
Vol:14 No:01 2020
Vol:13 No:12 2019Vol:13 No:11 2019Vol:13 No:10 2019Vol:13 No:09 2019Vol:13 No:08 2019Vol:13 No:07 2019Vol:13 No:06 2019Vol:13 No:05 2019Vol:13 No:04 2019Vol:13 No:03 2019Vol:13 No:02 2019Vol:13 No:01 2019
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