Abstract
This study aims to improve the methods of building investment
portfolios for a sample of Iraqi banks listed on the Iraq Stock Exchange, by
comparing traditional methods such as the Markowitz model with modern
techniques based on machine learning. Markowitz's model focuses on
balancing return and risk using the Medium-Variance Optimization
Framework, a traditional model that many financial institutions rely on. In
contrast, the study seeks to explore the possibilities of machine learning
techniques such as key component analysis (PCA).), Supporting Vector
Machine (SVM), logistic regression, and random forest in improving the
performance of the investment portfolios of these banks in a volatile
environment such as the Iraq Stock Exchange. These techniques are based on
the processing and analysis of big financial data to detect hidden patterns and
relationships that can contribute to increasing returns and reducing risk more
effectively than traditional methods. The historical financial data of the
shares and assets of the banks concerned were also used to evaluate the
performance of portfolios using indicators such as expected return, variance,
and Sharpe ratio, with the aim of providing innovative solutions that help
banks make smarter and more effective investment decisions commensurate
with local market conditions and the economic and political challenges they
face. As for the methods used in the research, the following mathematical
equations were used in building an optimal investment portfolio: expected
return, which measures the expected performance of a portfolio based on
asset weights and return expectations; the Sharpe rate, which measures the
return achieved by a portfolio per unit of risk and is an indicator of riskadjusted performance; and variance, which is used to measure the volatility of
returns and analyze the risks associated with each portfolio. The study proved
that the use of machine learning techniques can improve portfolio
performance more than Traditional methods in volatile market environments
such as the Iraq Stock Exchange. Techniques such as key component analysis
(PCA) and random forest have shown a significant ability to increase returns
and reduce risk compared to the traditional Markowitz model. Accordingly, it
is recommended that Iraqi banks adopt machine learning techniques in
portfolio building strategies, as these technologies can help deal with local
economic and political challenges and achieve more effective investments.
portfolios for a sample of Iraqi banks listed on the Iraq Stock Exchange, by
comparing traditional methods such as the Markowitz model with modern
techniques based on machine learning. Markowitz's model focuses on
balancing return and risk using the Medium-Variance Optimization
Framework, a traditional model that many financial institutions rely on. In
contrast, the study seeks to explore the possibilities of machine learning
techniques such as key component analysis (PCA).), Supporting Vector
Machine (SVM), logistic regression, and random forest in improving the
performance of the investment portfolios of these banks in a volatile
environment such as the Iraq Stock Exchange. These techniques are based on
the processing and analysis of big financial data to detect hidden patterns and
relationships that can contribute to increasing returns and reducing risk more
effectively than traditional methods. The historical financial data of the
shares and assets of the banks concerned were also used to evaluate the
performance of portfolios using indicators such as expected return, variance,
and Sharpe ratio, with the aim of providing innovative solutions that help
banks make smarter and more effective investment decisions commensurate
with local market conditions and the economic and political challenges they
face. As for the methods used in the research, the following mathematical
equations were used in building an optimal investment portfolio: expected
return, which measures the expected performance of a portfolio based on
asset weights and return expectations; the Sharpe rate, which measures the
return achieved by a portfolio per unit of risk and is an indicator of riskadjusted performance; and variance, which is used to measure the volatility of
returns and analyze the risks associated with each portfolio. The study proved
that the use of machine learning techniques can improve portfolio
performance more than Traditional methods in volatile market environments
such as the Iraq Stock Exchange. Techniques such as key component analysis
(PCA) and random forest have shown a significant ability to increase returns
and reduce risk compared to the traditional Markowitz model. Accordingly, it
is recommended that Iraqi banks adopt machine learning techniques in
portfolio building strategies, as these technologies can help deal with local
economic and political challenges and achieve more effective investments.
Keywords
logistic regression
machine learning
Markowitz model
random forests principal Component analysis
Support vector machine
Abstract
تهدف هذه الدراسة إلى تحسين طرق بناء المحافظ الاستثمارية لعينة من
المصارف العراقية المدرجة في سوق العراق للأوراق المالية، من خلال مقارنة
الأساليب التقليدية مثل نموذج ماركويتز مع تقنيات حديثة تعتمد على التعلم الآلي. يركز
نموذج ماركويتز على تحقيق تحسين في نسبة العائد إلى المخاطرة مقارنة بالأساليب
التقليدية باستخدام إطار تحسين وسط-التباين، وهو نموذج تقليدي يعتمد عليه العديد من
المؤسسات المالية. في المقابل، تسعى الدراسة إلى استكشاف إمكانيات تقنيات التعلم الآلي
مثل التحليل بالمكونات الرئيسية ( ،)PCAآلة المتجهات الداعمة ( ،)SVMالانحدار
اللوجستي، والغابة العشوائية في تحسين أداء المحافظ الاستثمارية لهذه المصارف في
بيئة متقلبة مثل سوق العراق للأوراق المالية. وتستند هذه التقنيات إلى معالجة وتحليل
البيانات المالية الضخمة لاكتشاف الأنماط والعلاقات المخفية التي يمكن أن تساهم في
تحقيق تحسين في نسبة العائد إلى المخاطرة مقارنة بالطرق التقليدية. كما تم استخدام
البيانات المالية التاريخية الخاصة بأسهم وأصول المصارف المعنية لتقييم أداء المحافظ
باستخدام مؤشرات مثل العائد المتوقع، التباين، ونسبة شارب، بهدف تقديم حلول مبتكرة
تساعد المصارف على اتخاذ قرارات استثمارية أكثر ذكاء وفاعلية بما يتناسب مع
ظروف السوق المحلية والتحديات الاقتصادية والسياسية التي تواجهها. اما الأساليب
المستخدمة في البحث، تم استخدام المعادلات الرياضية التالية في بناء محفظة استثمارية
مثلى: العائد المتوقع، الذي يقيس الأداء المتوقع للمحفظة بناء على أوزان الموجودات
وتوقعات العوائد؛ معدل شارب، الذي يقيس العائد الذي تحققه المحفظة مقابل كل وحدة
مخاطرة ويعد مؤشرا للأداء المعدل بالمخاطر؛ والتباين، الذي يُستخدم لقياس مدى تذبذب
العوائد وتحليل المخاطر المرتبطة بكل محفظة. أثبتت الدراسة أن استخدام تقنيات التعلم
الآلي يمكن أن يحسن أداء المحافظ الاستثمارية بشكل أكبر من الأساليب التقليدية في
بيئات الأسواق المتقلبة مثل سوق العراق للأوراق المالية. أظهرت تقنيات مثل التحليل
بالمكونات الرئيسية ( )PCAوالغابة العشوائية قدرة كبيرة على تحقيق تحسين في نسبة
العائد إلى المخاطرة مقارنة بنموذج ماركويتز التقليدي. بناء على ذلك، يُوصى بتبني
المصارف العراقية لتقنيات التعلم الآلي في استراتيجيات بناء المحافظ الاستثمارية، حيث
يمكن لهذه التقنيات أن تساعد في التعامل مع التحديات الاقتصادية والسياسية المحلية
وتحقيق استثمارات أكثر فاعلية
المصارف العراقية المدرجة في سوق العراق للأوراق المالية، من خلال مقارنة
الأساليب التقليدية مثل نموذج ماركويتز مع تقنيات حديثة تعتمد على التعلم الآلي. يركز
نموذج ماركويتز على تحقيق تحسين في نسبة العائد إلى المخاطرة مقارنة بالأساليب
التقليدية باستخدام إطار تحسين وسط-التباين، وهو نموذج تقليدي يعتمد عليه العديد من
المؤسسات المالية. في المقابل، تسعى الدراسة إلى استكشاف إمكانيات تقنيات التعلم الآلي
مثل التحليل بالمكونات الرئيسية ( ،)PCAآلة المتجهات الداعمة ( ،)SVMالانحدار
اللوجستي، والغابة العشوائية في تحسين أداء المحافظ الاستثمارية لهذه المصارف في
بيئة متقلبة مثل سوق العراق للأوراق المالية. وتستند هذه التقنيات إلى معالجة وتحليل
البيانات المالية الضخمة لاكتشاف الأنماط والعلاقات المخفية التي يمكن أن تساهم في
تحقيق تحسين في نسبة العائد إلى المخاطرة مقارنة بالطرق التقليدية. كما تم استخدام
البيانات المالية التاريخية الخاصة بأسهم وأصول المصارف المعنية لتقييم أداء المحافظ
باستخدام مؤشرات مثل العائد المتوقع، التباين، ونسبة شارب، بهدف تقديم حلول مبتكرة
تساعد المصارف على اتخاذ قرارات استثمارية أكثر ذكاء وفاعلية بما يتناسب مع
ظروف السوق المحلية والتحديات الاقتصادية والسياسية التي تواجهها. اما الأساليب
المستخدمة في البحث، تم استخدام المعادلات الرياضية التالية في بناء محفظة استثمارية
مثلى: العائد المتوقع، الذي يقيس الأداء المتوقع للمحفظة بناء على أوزان الموجودات
وتوقعات العوائد؛ معدل شارب، الذي يقيس العائد الذي تحققه المحفظة مقابل كل وحدة
مخاطرة ويعد مؤشرا للأداء المعدل بالمخاطر؛ والتباين، الذي يُستخدم لقياس مدى تذبذب
العوائد وتحليل المخاطر المرتبطة بكل محفظة. أثبتت الدراسة أن استخدام تقنيات التعلم
الآلي يمكن أن يحسن أداء المحافظ الاستثمارية بشكل أكبر من الأساليب التقليدية في
بيئات الأسواق المتقلبة مثل سوق العراق للأوراق المالية. أظهرت تقنيات مثل التحليل
بالمكونات الرئيسية ( )PCAوالغابة العشوائية قدرة كبيرة على تحقيق تحسين في نسبة
العائد إلى المخاطرة مقارنة بنموذج ماركويتز التقليدي. بناء على ذلك، يُوصى بتبني
المصارف العراقية لتقنيات التعلم الآلي في استراتيجيات بناء المحافظ الاستثمارية، حيث
يمكن لهذه التقنيات أن تساعد في التعامل مع التحديات الاقتصادية والسياسية المحلية
وتحقيق استثمارات أكثر فاعلية
Keywords
نموذج ماركويتز ، آلة ناقلات الدعم ، الانحدار اللوجستي ، تحليل المكونات الرئيسية للغابات العشوائية ، التعلم الآلي