استخراج قواعد چند مرتبه به منظور معاملات سهام با استفاده از ساختار شبکه ای و یادگیری بازگشتی کیو

Authors

Abstract:

معامله­گران در بازار سهام به هنگام تصمیم­گیری در مورد خرید یا فروش سهم علاوه بر اطلاعات روز جاری سهم، اطلاعات سهم در روزهای گذشته را نیز در نظر می­گیرند. به منظور تقلید از نحوه­ی تصمیم­گیری معامله­گران در امر سرمایه­گذاری در سهام، الگوریتم قهرمانی در لیگ ورزشی مجهز به تیم­هایی با ساختار شبکه­ای به جهت استخراج قواعد چند مرتبه، توسعه داده شده است. قوانین چند مرتبه توسط الگوریتم استخراج می­شوند که در آن­ هر قاعده علاوه بر اطلاعات روز جاری، حاوی اطلاعات روزهای گذشته نیز می­باشد بنابراین یک حافظه به منظور ذخیره اطلاعات مفید در هر یک از قوانین ایجاد شده است.  به منظور ارزیابی و بررسی عملکرد مدل­ ارائه شده از 20 سهم از شرکت­ها در بخش­های مختلف صنعتی بازار بورس تهران استفاده شده است. در شبیه­سازی سرمایه­گذاری، مدل ارائه شده سود بیشتر یا ضرر کمتری را نسبت به مدل خرید و نگهداری و مدل برنامه نویسی شبکه ژنتیک ایجاد کرده است.    

Upgrade to premium to download articles

Sign up to access the full text

Already have an account?login

similar resources

انتخاب سبد سهام چند دوره ای با استفاده از گشتاورهای مرتبه بالاتر

سرمایه گذاری به عنوان یک تصمیم مالی همواره دارای دو مؤلفه ریسک و بازده بوده است که مبادله میان این دو ترکیب های گوناگون سرمایه گذاری را بوجود می آورد. تمامی تصمیمات سرمایه گذاری براساس روابط میان ریسک و بازده صورت می گیرد. در  این پژوهش سعی شده است از مدلی است برای انتخاب چند دوره ای سبد سهام استفاده شود تا بیشترین مطلوبیت را نصیب سرمایه گذاران نماید. در مدل پیشنهادی علاوه بر واریانس ازگشتاور ...

full text

مقایسه تأثیر وضعیت طاق باز و دمر بر وضعیت تنفسی نوزادان نارس مبتلا به سندرم دیسترس تنفسی حاد تحت درمان با پروتکل Insure

کچ ی هد پ ی ش مز ی هن ه و فد : ساسا د مردنس رد نامرد ي سفنت سرتس ي ظنت نادازون داح ي سکا لدابت م ي و نژ د ي سکا ي د هدوب نبرک تسا طسوت هک کبس اـه ي ناـمرد ي فلتخم ي هلمجزا لکتورپ INSURE ماجنا م ي دوش ا اذل . ي هعلاطم ن فدهاب اقم ي هس عضو ي ت اه ي ندب ي عضو رب رمد و زاب قاط ي سفنت ت ي هـب لاتـبم سراـن نادازون ردنس د م ي سفنت سرتس ي لکتورپ اب نامرد تحت داح INSURE ماجنا درگ ...

full text

طراحی سیستم معاملات تکنیکی سهام با استفاده از مدل ترکیبی شبکه عصبی MLP و الگوریتم‌های تکاملی

توسعه سیستم­های معاملاتی سهام با استفاده از الگوریتم­های تکاملی (EA) طی چند سال اخیر به موضوعی پرمخاطب در حوزه مالی مبدل ‌شده است. در پژوهش حاضر، سیستم معاملاتی تکنیکی هوشمند با بهره­گیری از مدلی مرکب از شبکه عصبی MLP و الگوریتم‌های تکاملی شامل الگوریتم ژنتیک (GA)، الگوریتم بهینه‌سازی مورچگان پیوسته (ACOR) و الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات (PSO) پیشنهادشده است. داده‌های مربوط به 15 ش...

full text

روشی نوین به منظور طبقه بندی داده های چند بازگشتی لایدار با استفاده از اطلاعات هندسی مجاورتی و فضای پدیده

داده‌های اخذ شده توسط سیستم‌های لیزر اسکنر هوایی به دلیل برخورداری از مزایایی نظیر دقت هندسی نسبتاً بالا و تراکم مکانی بالای نقاط، اطلاعات هندسی متنوع و منحصر به فردی از سطوح فیزیکی عوارض فراهم می‌آورند. طبقه‌بندی و تفکیک داده‌<...

full text

مدل سازی انرژی ضربه ی فولادهای مرتبه ای با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی

در این مقاله, انرژی ضربهëی فولادهای مرتبهëای در دماهای مختلف با استفاده از شبکهëهای عصبی مصنوعی مدلëسازی شده است. فولادهای مرتبهëای با استفاده از چیدمانëها و ضخامتëهای مختلف فولادهای ساده کربنی و زنگëنزن، به عنوان الکترود اولیه فرآیند ذوب دوباره سربارهëای الکتریکی، تولید میëشوند. نفوذ اتمëهای مختلف از درون قطعات اولیه فولادی به یکدیگر سبب تولید نواحی مرتبهëای فریتی و آستنیتی میëگردد. شش نوع مدل...

full text

روشی نوین به منظور طبقه بندی داده های چند بازگشتی لایدار با استفاده از اطلاعات هندسی مجاورتی و فضای پدیده

داده های اخذ شده توسط سیستم های لیزر اسکنر هوایی به دلیل برخورداری از مزایایی نظیر دقت هندسی نسبتاً بالا و تراکم مکانی بالای نقاط، اطلاعات هندسی متنوع و منحصر به فردی از سطوح فیزیکی عوارض فراهم می آورند. طبقه بندی و تفکیک داده های ابر نقطه به عوارض سازنده ی محیط، نقش مهمی در روند مدلسازی سه بعدی عوارض ایفا می کند. در مقاله پیش رو، مسأله ی تفکیک ابرنقاط بعنوان یک فرایند طبقه بندی نظارت شده مدنظر ...

full text

My Resources

Save resource for easier access later

Save to my library Already added to my library

{@ msg_add @}


Journal title

volume 8  issue 30

pages  115- 138

publication date 2019-06-22

By following a journal you will be notified via email when a new issue of this journal is published.

Hosted on Doprax cloud platform doprax.com

copyright © 2015-2023