کاربرد یادگیری ماشین در مدیریت ریسک مالی برای صندوقهای قابل معامله در بورس ( (ETF

این پژوهش به بررسی کاربرد تکنیک های یادگیری ماشین در مدیریت ریسک مالی برای صندوقهای قابل معامله دربورس (ETF) پرداخته و با مطالعه موردی بر روی "صندوق آلفای متنوع جهانی " (GDAF)، اثربخشی الگوریتم های یادگیری ماشین را در پیش بینی ریسک ، بهینه سازی پورتفولیو و کارایی تخصیص دارایی بررسی می کند. استفاده از الگوریتم ماشین های بردار پشتیبان (SVM)، جنگل تصادفی ، الگوریتم ژنتیک و خوشه بندی K-Means افزایش دقت پیش بینی ریسک و تخصیص بهینه دارایی را نشان می دهد و بر اهمیت مدیریت ریسک مبتنی بر یادگیری ماشین را در دستیابی به بازده تعدیل شده ریسک و بهبود عملکرد پورتفولیو تاکید دارد. علاوه بر این ، این مطالعه استراتژی های مبتنی بر یادگیری ماشین را با رویکردهای مدیریت ریسک سنتی مقایسه می کند و پیچیدگی ها، سازگاری و پیامدهای بالقوه برای سرمایه گذاران و موسسات مالی را نشان می دهد و بینش های ارزشمندی را در مورد نقش یادگیری ماشین در تغییر شیوه های مدیریت ریسک برای ETF های سبد متنوع در چشم انداز مالی پویا ارائه می دهد.