تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,533 |
تعداد مقالات | 70,519 |
تعداد مشاهده مقاله | 124,135,191 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 97,240,861 |
شناسایی و ارزیابی قواعد معاملات تکنیکی سودآور در بازار رمزارز با استفاده از روش ترکیبی کیفی-کمی | ||
تحقیقات مالی | ||
دوره 26، شماره 3، 1403، صفحه 509-530 اصل مقاله (1.33 M) | ||
نوع مقاله: مقاله علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/frj.2024.358549.1007462 | ||
نویسندگان | ||
میلاد عباسی1؛ سمیه السادات موسوی* 2؛ عباسعلی جعفری ندوشن3 | ||
1دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه مهندسی صنایع، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه میبد، میبد، ایران. | ||
2نویسندۀ مسئول، استادیار، گروه مهندسی صنایع، دانشکده فنی مهندسی، دانشگاه میبد، میبد، ایران. | ||
3استادیار، گروه مهندسی صنایع، دانشکده فنی مهندسی، دانشگاه میبد، میبد، ایران. | ||
چکیده | ||
هدف: هدف این پژوهش، انتخاب بهترین شاخصهای تکنیکال از منظر خبرگان بازار ارزهای دیجیتال، بهینهسازی عملکرد این شاخصها توسط الگوریتمهای بهینهسازی و در نهایت مقایسۀ عملکرد قواعد معاملاتی منتخب با یکدیگر از طریق استراتژی خرید و نگهداری است. روش: در این پژوهش با استفاده از روش ترکیبی کیفی ـ کمّی، قواعد معاملات تکنیکال برای دو رمزارز بیتکوین و اتریوم استخراج و بهینهسازی میشود و در ادامه، کارایی قواعد مستخرج با استراتژی خرید و نگهداری مقایسه میشود. در بخش کیفی، با تکنیک تاپسیس فازی و بر اساس نظر خبرگان بازار ارز دیجیتال، به انتخاب و رتبهبندی مهمترین شاخصهای تکنیکال پرداخته میشود. در بخش کمّی، پیادهسازی قواعد معاملاتی مبتنی بر شاخصهای منتخب برای بازه زمانی معین و بهینهسازی عملکرد این قواعد با الگوریتم فراابتکاری ازدحام ذرات انجام میشود. در نهایت، عملکرد شاخصها در استراتژیهای منتخب خبرگان و بهینهسازی شده با الگوریتم، بهصورت متمایز و ترکیبی ارزیابی و مقایسه میشود. یافتهها: در بخش کیفی، چهار شاخص میانگین متحرک نمایی، قدرت نسبی، ایچیموکو و میانگین متحرک همگرایی ـ واگرایی، بهعنوان شاخصهای برتر انتخاب شدند. بر اساس نتایج بخش کمّی، بازده استراتژیهای معاملاتی خبرهمحور مثبت و عملکرد اکثر آنها نسبت به استراتژی خرید و نگهداری بهتر است. همچنین استراتژیهای بهینهسازی شده با الگوریتم، به مراتب عملکرد بهتری نسبت به دو استراتژی خبرهمحور و خرید و نگهداری دارند. نتیجهگیری: استراتژی تکنیکال مناسب در معاملات با استفاده از الگوریتمهای بهینهسازی میتواند میزان سودآوری معاملات رمزارز را به مقدار چشمگیری افزایش دهد. همچنین استراتژی حاصل از ترکیب چند شاخص تکنیکال، نسبت به یک شاخص، عملکرد بهتری دارد. | ||
کلیدواژهها | ||
الگوریتم بهینهسازی ازدحام ذرات؛ تاپسیس فازی؛ رمز ارز؛ روش ترکیبی کیفی-کمی؛ قواعد معاملات تکنیکی | ||
مراجع | ||
آزادی، ژاله؛ خادمی، حسن و صالح اولیا، محمد (1400). توسعه مدل تاپسیس برای رتبهبندی پویا با رویکرد پنجره زمانی. مجله مهندسی صنایع و مدیریت شریف، 37(1)، 27-35.
افشاری راد، الهام؛ علوی، عنایتاله و سینایی، حسنعلی (۱۳۹۷). مدلی هوشمند برای پیشبینی سهام با استفاده از روشهای تحلیل تکنیکال. تحقیقات مالی، ۲۰(2)، ۲۶۴-۲۴۹.
حیدری، مهدی و امیری، حمیدرضا (۱۴۰۱). بررسی قدرت مدلهای مبتنی بر هوش مصنوعی در پیشبینی روند قیمت سهام در بورس اوراق بهادار تهران. تحقیقات مالی، 24(4)، ۶۲۳-۶۰۲.
سیف، سمیرا؛ جمشیدی نوید، بابک؛ قنبری، مهرداد و اسماعیلیپور، مسعود (۱۴۰۰). پیشبینی روند بورس سهام ایران با استفاده از نوسان نمای موج الیوت و شاخص قدرت نسبی. تحقیقات مالی، ۳۳(۱)، 134- ۱۵۷.
صادقی مقدم، محمدرضا؛ علی بخشی، رضا و خلیلی، الهام (۱۳۹۴). ارزیابی صندوقهای سرمایهگذاری مشترک برگزیده موجود در بازار سرمایه ایران با روشی ترکیبی از روشهای Topsis، Vikor و تکنیک مشابهت. تحقیقات مالی، 17(2)، 259- 282.
کنی، امیر عباس (۱۳۸۴). تحلیل تکنیکی پیشرفته، انتشارات مرکز تحقیقات و آموزش کارگزاری راهبرد.
محبی، سمیه؛ فدائی نژاد، محمداسماعیل؛ اصولیان، محمد و حمیدیزاده، محمدرضا (۱۴۰۱). انتخاب ویژگیهای مناسب برای مدل پیشبینی شاخص بورس اوراق بهادار تهران بر مبنای تکنیک کاهش ابعاد. تحقیقات مالی، ۲۴(4)، ۶۰۱-۵۷۷.
مرادی، بابک؛ بحری ثالث، جمال؛ جبارزاده کنگلویی، سعید و آشتاب، علی (۱۴۰۱). تبیین و ارائه مدلی برای پیشبینی نقدشوندگی سهام در بورس اوراق بهادار تهران. تحقیقات مالی، ۲۴(۱)، 134- ۱۵۶.
References Adcokh, R. & Gradojevic, N. (2019). Non-fundamental, non-parametric Bitcoin forecasting. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 531, 121-127. Afsharirad, E., Alavi, E & Sinaei, H (2018). Developing an Intelling Model to Predict Stock Trend Using the Technical Analysis. Financial Research Journal, 20(2), 249-264. Almudhaf, F. (2018). Pricing efficiency of Bitcoin trusts. Applied Economics Letters, 25(7), 504-508. Al-Yahyaee, Kh., Mensi, W. & Yoon, S.M. (2018). Efficiency, multifractality, and the long-memory property of the Bitcoin market: A comparative analysis with stock, currency, and gold markets. Finance Research Letters, 228-234. DOI:10.1016/j.frl.2018.03.017 Atsalakis, G.S., Atsalaki, I.G., Pasiouras, F. & Zopounidis, C. (2019). Bitcoin price forecasting with neuro-fuzzy techniques. European Journal of Operational Research, 276(2), 770-780. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2019.01.040 Azadi, Zh. & Saleh Olia, M. (2021). Development of Topsis model for dynamic ranking with time window approach. Industrial Management Journal, 37(1), 27-35. (in Persian) Corbet, S., Eraslan, V., Lucey, B. & Sensoy, A. (2019). The effectiveness of technical trading rules in cryptocurrency markets. Finance Research Letters, 31, 32-37. Day, M., Huang, P., Cheng, Y., Lin, Y. & Ni, Y. (2022). Profitable day trading Bitcoin futures following continuous bullish (bearish) candlesticks. Applied Economics Letters, 29 (10), 947-954. Detzel, A., Liu, H., Strauss, J., Zhou, G. & Zhu, Y. (2021). Learning and Predictability via Technical Analysis: Evidence from Bitcoin and Stocks with Hard-to-Value Fundamentals. Financial management, 50, 107-137. Gerritsen, D. F., Bouri, E., Ramezanifar, E. & Roubaud, D. (2020). The profitability of technical trading rules in the Bitcoin market. Finance Research Letters, 34, 101-263. Gradojevic, N., Kukolj, D., Adcock, R. & Djakovic, D. (2023). Forecasting Bitcoin with technical analysis: A not-so-random forest. International Journal of Forecasting, 39 (1), 1-17. Grobys, K. & Sapkota N. (2019). Cryptocurrencies and momentum. Economics Letters, 180, 6-10. Heidari, M. & Saleh Olia, M. (2022). Inspecting the Predictive Power of Artificial Intelligence Model in Predicting the Stock Price Trend in Tehran Stock Exchange. Financial Research Journal, 24(4), 602-623. (in Persian) Huang, J., Huang, W. & Ni, J. (2019). Predicting bitcoin returns using high-dimensional technical indicators. The Journal of Finance and Data Science, 5(3), 140-155. Jackson, O. (2018). UK eyes AML rules for bitcoin regulation. International Financial Law Review, London (Jan 4, 2018). Kani, A. (2005). Advanced technical analysis. Strategic employment research and training center. (in Persian) Kim, S. W. (2021). Technical Trading Rules for Bitcoin Futures. Journal of Convergence for Information Technology, 11(5), 94-103. Kristoufek, L. (2018). On Bitcoin markets (in) efficiency and its evolution. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 503, 257-262. Kristoufek, L. & Vosvrda, M. (2013). Measuring capital market efficiency: Global and local correlations structure, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 392 (1), 184-193. Lee, K., Ulkuatam, S., Beling, P. & Scherer, W. (2018). Generating synthetic Bitcoin transactions and predicting market price movement via inverse reinforcement learning and agent-based modelling. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 21(3), 5. Miller, N., Yang, Y., Sun, B. & Zhang, G. (2019). Identification of technical analysis patterns with smoothing splines for bitcoin prices. Journal of Applied Statistics, 46 (12), 2289-2297. Mohebi, S., Fadaeinejad, M., Osoolian, M. & Hamidzadeh, M. (2022). Feature Selection for the Prediction Model of the Tehran Stock Exchange Index by Dimensionality Reduction Techniques. Financial Research Journal, 24(4), 577-601. (in Persian) Moradi, B., Bahri Sales, J., Jabbarzadeh Kangarlooi, S. & Ashtab, A. (2022). Explaining and Proposing a Market Liquidity Prediction Model in Tehran Stock Exchange. Financial Research Journal, 24(1), 134-156. (in Persian) Ortu, M., Uras, N., Conversano, C. Bartolucci, S. & Destefanis, G. (2022). On technical trading and social media indicators for cryptocurrency price classification through deep learning. Expert Systems with Applications, 198, 116804. Resta, M., Pagnottoni, P. & De Giuli, M. E. (2020). Technical Analysis on the Bitcoin Market: Trading Opportunities or Investors’ Pitfall? Risks, 8(2), 44. Sadeghi Moghadam, M., Alibakhshi, R. & Kalili, E. (2014). An Assessment of Selected Mutual Funds in Iran Stock Market Using a Combined Method of TOPSIS, VIKOR and Similarity-based Approach. Financial Research Journal, 17(2), 259-282. (in Persian) Seif, S., Jamshidinavid, B., Ghanbari, M. & Esmaeilpour, M. (2021). Predicting Stock Market Trends of Iran Using Elliott Wave Oscillation and Relative Strength Index. Financial Research Journal, 23(1), 134-157. (in Persian) Sensoy, A. (2019). The inefficiency of Bitcoin revisited a high-frequency analysis with alternative currencies. Finance Research Letters, 28, 68-73 Urquhart, A. (2016). The inefficiency of Bitcoin. Economics Letters, 148, 80-82. Zhang, W., Wang, P., Li, X. & Shen, D. (2018). The inefficiency of cryptocurrency and its cross-correlation with Dow Jones Industrial Average. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 510, 658-670. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 310 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 327 |