Please use this identifier to cite or link to this item: https://olympias.lib.uoi.gr/jspui/handle/123456789/31615
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorΚώτσης, Θεοφάνηςel
dc.date.accessioned2022-01-28T13:32:31Z-
dc.date.available2022-01-28T13:32:31Z-
dc.identifier.urihttps://olympias.lib.uoi.gr/jspui/handle/123456789/31615-
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.26268/heal.uoi.11431-
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subjectΑποτελεσματικό σύνοροel
dc.subjectΔυναμική στρατηγικήel
dc.subjectΑντίθετη επενδυτική στρατηγικήel
dc.subjectEfficient frontieren
dc.subjectMomentumen
dc.subjectContrarianen
dc.titleΠρόβλεψη της Απόδοσης Χαρτοφυλακίου Μετοχών μέσω της Δυναμικής και της Αντίθετης Επενδυτικής Στρατηγικής στο Ελληνικό Χρηματιστήριο.el
dc.titleStock Portfolio Performance Forecasting through Dynamic and Contrarian Investment Strategies in the Greek Stock Market.en
heal.typemasterThesis-
heal.type.enMaster thesisen
heal.type.elΜεταπτυχιακή εργασίαel
heal.generalDescriptionΤμήμα Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής - FIN - A/A 0251el
heal.classificationΧρηματιστήριο Αξιών Αθηνών -- Κερδοφορία-
heal.classificationΧαρτοφυλάκιο -- Ανάλυση αποδόσεων-
heal.dateAvailable2022-01-28T13:33:31Z-
heal.languageel-
heal.accessfree-
heal.recordProviderΠανεπιστήμιο Ιωαννίνων. Σχολή Οικονομικών και Διοικητικών Επιστημών. Τμήμα Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής.el
heal.publicationDate2021-12-
heal.bibliographicCitationΒιβλιογραφία: 80-91el
heal.abstractΗ παρούσα διπλωματική εργασία έχει ως στόχο να αναλύσει την απόδοση χαρτοφυλακίου μετοχών στο ελληνικό χρηματιστήριο, μέσα από τη χρήση δυο επενδυτικών στρατηγικών, της δυναμικής και της αντίθετης. Η μεθοδολογία ανάλυσης και αξιολόγησης του κύριου στόχου βασίζεται στα νευρωνικά δίκτυα και την τεχνητή νοημοσύνη (artificial intelligence) συνδυαστικά με την στατιστική ανάλυση. Στο πρώτο μέρος, χρησιμοποιούμε το μοντέλο LSTM (Long Short-Term Memory) που προβλέπει μέσω δεικτών τις τιμές των μετοχών, βασιζόμενο σε ιστορικά τους δεδομένα. Στη συνέχεια, δημιουργούμε δύο χαρτοφυλάκια αποτελούμενα από 10 μετοχές, όπου στο πρώτο εφαρμόζουμε τη δυναμική (momentum) επενδυτική στρατηγική και στο δεύτερο την αντίθετη (contrarian) επενδυτική στρατηγική. Στο δεύτερο μέρος της διπλωματικής, μέσω της στατιστικής ανάλυσης, κάνοντας χρήση του δείκτη Sharpe σε συνδυασμό με το αποτελεσματικό σύνορο (Efficient Frontier), καταλήγουμε στην επιλογή του βέλτιστου συνδυασμού μετοχών για το βέλτιστο χαρτοφυλάκιο της κάθε επενδυτικής στρατηγικής. Όλα τα σημεία ελέγχου και ανάλυσης βασίζονται στη γλώσσα προγραμματισμού Python (Python analysis).el
heal.abstractThe present dissertation aims to analyze the return of a portfolio in the Greek stock market, through the use of two investment strategies, dynamic and contradictory. The methodology of analysis and evaluation of the main goal is based on neural networks and artificial intelligence in combination with statistical analysis. In the first part of the dissertation, we use the LSTM (Long Short-Term Memory) model that predicts stock prices through indices, based on their historical data. Subsequently, we create two portfolios consisting of 10 stocks, where the dynamic investment strategy is applied in the first one and the contrarian investment strategy in the second one. In the second part of the dissertation, we calculate the optimal portfolio for each investment strategy, through statistical analysis, using the Sharpe Ratio in combination of the Efficient Frontier. Both parts, are analyzed through the Python programming language.el
heal.advisorNameΓκανάς, Ιωάννηςel
heal.committeeMemberNameΓαλανού, Αικατερίνηel
heal.committeeMemberNameΚόλιας, Γεώργιοςel
heal.academicPublisherΛογιστικής και Χρηματοοικονομικήςel
heal.academicPublisherIDuoi-
heal.numberOfPages105-
heal.fullTextAvailabilitytrue-
Appears in Collections:Διατριβές Μεταπτυχιακής Έρευνας (Masters) - ΛΧ

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Μ. Ε. ΚΩΤΣΗΣ ΘΕΟΦΑΝΗΣ 2021.pdfΜεταπτυχιακή εργασία1.89 MBAdobe PDFView/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons