مقایسه روشهای شبکه عصبی فازی با شبکه عصبی موجک فازی در پیشبینی قیمت سهام بانکهای پذیرفتهشده در بورس اوراق بهادار تهران
Authors
Abstract:
هدف پژوهش حاضر مقایسه قدرت پیشبینی روشهای شبکه عصبی فازی با شبکه عصبی موجک فازی در پیشبینی قیمت سهام بانکها در بورس اوراق بهادار تهران است. دوره پژوهش این پژوهش از سال 1390 تا 1395 است. در این پژوهش، از سیستم منطق فازی به همراه سیستم شبکه عصبی چندلایه با ساختار بهینهسازی پس انتشار خطا و ماکزیمم همپوشانی تبدیل موجک گسسته برای متغیرهای نرخ ارز، نفت اوپک، طلا، شاخص کل سهام و همچنین حجم معاملات برای پیشبینی قیمت سهام استفادهشده است. نتایج حاصل از مدل با استفاده از تابع هزینه بروز رسانی شده انجامگرفته است. نتایج پژوهش در مقایسه شبکه عصبی فازی موجک و شبکه عصبی فازی نشان میدهد که قابلیت اطمینان پیشبینی قیمت سهام بانکها با شبکه عصبی موجک فازی بالای 90 درصد و با شبکه عصبی فازی بالای 80 درصد است. درنتیجه شبکه عصبی موجک فازی باقابلیت اطمینان بالاتری نسبت به شبکه عصبی فازی عمل میکند.
similar resources
پیش بینی قیمت سهام با استفاده از شبکه عصبی فازی مبتنی برالگوریتم ژنتیک و مقایسه با شبکه عصبی فازی
In capital markets, stock price forecasting is affected by variety of factors such as political and economic condition and behavior of investors. Determining all effective factors and level of their effectiveness on stock market is very challenging even with technical and knowledge-based analysis by experts. Hence, investors have encountered challenge, doubt and fault in order to invest with mi...
full textمدل فازی عصبی با ترکیب الگوریتم ژنتیک جهت پیش بینی قیمت سهام در صنعت خودرو در بورس اوراق بهادار تهران
تعیین زمان بهینه و قیمت مناسب خرید و فروش سهام نقش بسزایی در تصمیمات سرمایهگذاری در بازار سرمایه و سود و زیان سرمایهگذار دارند. میتوان از سیستمهای هوشمند غیرخطی همچون شبکه عصبی مصنوعی، شبکه عصبی فازی و الگوریتم ژنتیک برای پیشبینی تغییرات قیمت سهام استفاده نمود. در این مقاله به طراحی و ارائه یک مدل پیشبینی قیمت سهام با استفاده از سیستم استنتاج عصبی فازی انطباقی و ترکیب آن با الگوریتم ژنتیک...
full textمقایسه قابلیتهای مدلهای مبتنی بر حافظه بلندمدت و مدل های شبکه عصبی پویا در پیشبینی بازدهی بورس اوراق بهادار تهران
این مقاله با هدف معرفی یک الگوی مناسب جهت پیشبینی شاخص بازدهی بورس اوراق بهادار تهران صورت پذیرفته است. دادههای مورد استفاده در این پژوهش به صورت روزانه و شامل بازهی زمانی پنجم فروردین 1388 تا سیام آبان 1390 که مشتمل بر 616 مشاهده بوده که جهت مجزا سازی پیشبینیهای داخل نمونهای و خارج از نمونهای، از تقریباً 90% از مشاهدات (556 مشاهده) جهت تخمین ضرایب مدل و از مابقی (60 مشاهده) جهت انجام پی...
full textپیش بینی قیمت سهام شرکت های بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی
پیشبینی تغییر قیمت سهام به عنوان یک فعالیت چالشانگیز در پیشبینی سریهای زمانی مالی در نظر گرفته میشود. یک پیشبینی صحیح از تغییر قیمت سهام میتواند سود زیادی را برای سرمایهگذاران به بار آورد. با توجه به پیچیدگی دادههای بازار بورس، توسعه مدلهای کارآمد برای پیشبینی بسیار دشوار است. در این پژوهش، مدلی برای پیشبینی قیمت سهام شرکتهای بورس اوراق بهادار تهران با بکارگیری دادههای درونزا...
full textپیشبینی شاخص قیمت بورس سهام با استفاده از شبکه عصبی و تبدیل موجک
شاخص بازار سرمایه به عنوان دماسنج اقتصادی هر کشور میباشد. از این رو پیشبینی این متغییر جهت اخذ دید کلی از وضعیت اقتصادی و اخذ استراتژیهای سرمایهگذاری، یکی از مسائل مهم به شمار میرود. از جمله روشهای پیشبینی پرکاربرد در سریهای زمانی مالی، شبکه عصبی میباشد که با توجه به جامعیت این روش و عدم وجود برخی از پیشفرضها در خصوص دادهها، گسترش زیادی نسبت به روشهای آماری یافته است. اما وجود نو...
full textMy Resources
Journal title
volume 6 issue 3
pages 109- 138
publication date 2018-10-23
By following a journal you will be notified via email when a new issue of this journal is published.
Keywords
Hosted on Doprax cloud platform doprax.com
copyright © 2015-2023