استفاده از الگوریتم ترکیبی عصبی کرم شب‌تاب و روش رگولاسیون بیزین جهت پیش‌بینی قیمت سهام

پیش‌بینی قیمت سهام در آینده هم برای خریداران سهام و هم برای فروشندگان آن از اهمیت بالایی برخوردار است. از این رو، جهت توسعه مدلی مبتنی بر هوش مصنوعی به منظور پیش‌بینی قیمت سهام در بازار ایران از شبکه‌های عصبی مصنوعی در این پژوهش استفاده گردیده است. از آنجایی که شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌بایست جهت حصول بهینه‌ترین عملکرد دارای بهترین توپولوژی شبکه باشند، از الگوریتم فرا ابتکاری شناخته‌شده‌ای تحت عنوان کرم شب‌تاب جهت یافتن ساختار بهینه شبکه استفاده گردیده است. در نهایت نیز جهت حفظ هرچه بیشتر عمومیت شبکه از روش رگولاسیون بیزین، به جای روش های متداول آموزش، جهت آموزش شبکه استفاده گردیده است. بطور کلی، داده‌های مربوط به سه شرکت بزرگ: ایران خودرو، پتروشیمی شیراز و ذوب آهن اصفهان برای سه سال متوالی مورد جمع‌آوری قرار گرفته و از پارامترهای: حجم معاملات، قیمت بالا، قیمت پایین، قیمت باز، قیمت پایانی، EMA(5)، EMA(10)، RSI، William R%، Stochastic k%، Stochastic D%، و ROC بعنوان ورودی شبکه و از قیمت پایانی سهام در روز آینده بعنوان خروجی شبکه عصبی استفاده گردیده است. پس از توسعه مدل مرتبط با هر شرکت از پارامترهای آماری نظیر: مجذور میانگین مربعات خطا (RMSE)، انحراف از معیار خطا (SDE)، متوسط مطلق خطای نسبی (AARD)، ضریب رگرسیون (R2)و همچنین آنالیز گرافیکی نمودار خطای نسبی جهت سنجش دقت شبکه توسعه داده شده استفاده گردیده است. نتایج حاصل از آنالیز خطای شبکه‌های عصبی توسعه داده شده نشان می‌دهند که مدل‌های مذکور با دقت بسیار مناسبی قادر به پیش‌بینی قیمت سهام در روز آینده برای شرکت‌های ذکر شده می‌باشند.