Sélection de portefeuille basée sur une approche prédictive - Daname KOLANI; Saad BENBACHIR (African Scientific Journal, 2022)
L’article analyse le comportement conceptuel d’un investisseur dans la valeur qui utilise les fondamentaux des sociétés cotées pour prédire le portefeuille le plus performant en fonction des connaissances dont il dispose sur les périodes précédentes. Pour se faire, une classe d’algorithmes d’apprentissage automatique basée sur l’apprentissage inductif est utilisée pour apprendre des données passées et prédire par des règles induites quels actions sélectionnés pour construire le portefeuille final. Cette approche a conduit non seulement à corroborer avec d’autres recherches sur la pertinence des fondamentaux financiers à expliquer les rendements futurs des actions mais aussi à concevoir une stratégie générant des rendements excédentaires significatifs par rapport à l’indice du marché considéré, le S&P 500.