การคาดการณ์ผลตอบแทนในอนาคตของพอร์ตโฟลิโอของตราสารทุนหมวดพลังงานและสาธารณูปโภคโดยการใช้โครงข่ายประสาทเทียม =PORTFOLIO RETURN PREDICTION IN ENERGY AND UTILITIES SECTOR USING NEURAL NETWORK.

Abstract

งานวิจัยนี้เป็นการนำเสนอการคาดการณ์ผลตอบแทนในตราสารทุนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทยโดยการใช้โครงข่ายประสาทเทียมประกอบกับข้อมูลและปัจจัยต่าง ๆ ในอดีตที่มีผลต่อราคาในตราสารทุนและนำผลตอบแทนที่คาดการณ์ได้มาใช้ในการจัดรูปแบบและปรับพอร์ตโฟลิโอเพื่อสร้างโอกาสการลงทุนระยะสั้น โดยทฤษฎีที่ใช้ในการจัดพอร์ตโฟลิโอ คือ การเลือกลงทุนที่จุดบนเส้น Efficient Frontier และเลือกน้ำหนักสำหรับการลงทุนโดยใช้ Maximum Sharpe Ratio เพื่อให้ผลตอบแทนของพอร์ตโฟลิโอต่อหนึ่งหน่วยความเสี่ยงสูงที่สุด ผลการศึกษาแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการทำกำไรโดยการใช้ข้อมูลของบริษัท ได้แก่ ข้อมูลในงบการเงิน (Financial indicator) ข้อมูลอัตราส่วนทางการเงิน(Financial ratio) ข้อมูลปัจจัยทางเทคนิค(technical indicator) และ ข้อมูลเศรษฐศาสตร์มหภาค (Macro economic)ประกอบกับการใช้เทคโนโลยี Machine Learning ส่งผลให้สามารถทำกำไรได้สูงกว่าผลตอบแทนของตลาด