Asset Details
Do you wish to reserve the book?
تحسين أداء المحافظ المالية باستخدام طريقة التباين - المتوسط في بلغة بايثون
Hey, we have placed the reservation for you!
By the way, why not check out events that you can attend while you pick your title.
Oops! Something went wrong.
Looks like we were not able to place the reservation. Kindly try again later.
Are you sure you want to remove the book from the shelf?
تحسين أداء المحافظ المالية باستخدام طريقة التباين - المتوسط في بلغة بايثون
Do you wish to request the book?
تحسين أداء المحافظ المالية باستخدام طريقة التباين - المتوسط في بلغة بايثون
Please be aware that the book you have requested cannot be checked out. If you would like to checkout this book, you can reserve another copy
We have requested the book for you!
Your request is successful and it will be processed during the Library working hours. Please check the status of your request in My Requests.
Oops! Something went wrong.
Looks like we were not able to place your request. Kindly try again later.
Journal Article
تحسين أداء المحافظ المالية باستخدام طريقة التباين - المتوسط في بلغة بايثون
2024
Overview
مع التقدم المستمر في مجالات البيانات الضخمة، الذكاء الاصطناعي، سلسلة الكتل، والتعلم العميق، شهدت الصناعة المالية تطورا ملحوظا، حيث لعبت هذه التقنيات دورا بارزا في تعزيز التمويل الرقمي. تساهم هذه التطورات في معالجة الكم الهائل من البيانات المالية، مع التعامل مع التعقيد الناتج عن القوانين الكامنة والتقلبات العشوائية لنماذجها. أدى هذا إلى تعقيد الخصائص المالية وزيادة صعوبة معالجة بياناتها بفعالية، مما جعل الحاجة متزايدة للتكيف مع المقررات والدراسات التي تعتمد على تقنيات معالجة البيانات. على صعيد البيانات المالية، مثل بيانات التداول عالية التردد خلال اليوم، وأسعار الأسهم وأحجام التداول، أثبتت لغة البرمجة Python أنها تقدم ميزات عديدة تخدم احتياجات الممارسين في القطاع المالي، لا سيما فيما يتعلق بمجال مالية الأسواق. تتميز Python بسرعتها العالية في الحسابات، كونها مفتوحة المصدر، إلى جانب قدرتها الممتازة على تصور البيانات. يركز هذا البحث على تحليل البيانات المالية باستخدام منصة Python، حيث تم اختيار ستة أسهم تمثل صناعات مختلفة من سوق الأوراق المالية السعودية. تشمل هذه الأسهم الشركة السعودية للصناعات الأساسية (سابك)، شركة الأسمدة العربية السعودية (سافكو)، شركة مرافق الكهرباء والمياه بالجبيل وينبع (SJSC)، شركة الزيت العربية السعودية (أرامكو)، شركة مصفاة زيوت لوبريف، وشركة الاتصالات السعودية (STC) تهدف الدراسة إلى الحصول على المحفظة المثالية باستخدام نهجين: الأول يعتمد على المحفظة ذات أعلى نسبة شارب، بينما يعنى الثاني بالمحفظة ذات أقل تباين تجريبي. يتم تحسين كلا النهجين من خلال تطبيق محاكاة مونت كارلو باستخدام Python تشمل التحليلات مقارنة العوائد المتوقعة والانحرافات المعيارية ونسب شارب، وتقييم النتائج الفعالة عبر تحديد حدود المحافظ المثلى. يظهر هذا البحث الأهمية الاستراتيجية لنظرية محفظة ماركويتز في تعزيز إدارة المخاطر المالية، وهو ما يبرز بوضوح من خلال التحليل التجريبي.
Publisher
جامعة الوادي - كلية العلوم الاقتصادية والتجارية وعلوم التسيير
Subject
