پیش بینی سقوط بازار سهام با استفاده از شبکه های عصبی نگاشت خود سازمان ده
Authors
Abstract:
سقوط بازار پدیدهای است که سبب از دست رفتن ثروت و دارایی سرمایهگذاران در بازۀ زمانی نسبتاً کوتاهی میشود، از این رو تلاش برای پیشبینی آن از اهمیت زیادی برای سرمایهگذاران، سیاستگذاران، نهادهای مالی و دولت برخوردار است. بررسی اجمالی تئوریها و مدلهای ارائهشدۀ پیشبینی سقوط در بازار سهام نشان میدهد میان پژوهشگران دربارۀ الگوهای مشاهدهشدۀ متغیرها، مانند حجم معامله، بازدهها، نوسانپذیری، عوامل بنیادی، شاخصهای رفتاری و غیره در بازارهای سهام پیش از وقوع سقوط، اتفاق نظری وجود ندارد. یکی از روشهای بسیار مناسب پیشنهادشده برای یافتن الگوهایی که در دادههای شبکههای عصبی وجود دارد، نگاشت خودسازمانده است که روشی ناپارامتریک و غیرخطی محسوب میشود. در این پژوهش با استفاده از شبکههای عصبی نگاشت خوسازمانده، روشی برای پیشبینی سقوط در بازار سهام ایران ارائه شده است. نتایج اجرای مدل و پیشبینی بروننمونهای حاکی از این است که مدل عملکرد بهنسبت قابل قبولی را در پیشبینی دورههای پیش از سقوط در بازار سهام بهدست آورده است.
similar resources
انتخاب متغیر در شبکه های عصبی پرسپترون چندلایه به منظور پیش بینی با استفاده از نگاشت های خود سازمان ده (SOM)
full text
پیش بینی نوسانات بازده بازار با استفاده از مدل های ترکیبی گارچ ـ شبکه عصبی
در این پژوهش به مطالعه توان پیش بینی طیف وسیعی از مدل های ناهمسانی واریانس شرطی (G)ARCH طی یک دوره 126 ماهه بر روی بازده روزانه شاخص کل بورس تهران (TEDPIX) پرداخته شده است. نتایج بررسی این مدل ها تأیید کننده وجود سه ویژگی نوسان خوشه ای، عدم تقارن و نیز غیر خطی بودن، در سری زمانی بازده می باشد. سپس با هدف افزایش قدرت پیش بینی، این مدل ها با شبکه های عصبی مصنوعی ترکیب شده اند و نتایج حاصل از طرق ...
full textپیش بینی بازار سهام با استفاده از شبکه عصبی ترکیبی
بازار سهام یک سیستم غیر خطی با دینامیک بسیار پیچیده است. زیرا دینامیک این سیستم را انسان ها ایجاد می کنند. شبکه های عصبی بر اساس توانایی آن ها در مدل سازی روابط غیر خطی میان داده های ورودی-خروجی، ابزار مناسبی برای مدل کردن و پیش بینی سیستم ها با دینامیک غیر خطی و پیچیده هستند. بنابراین انتظار می رود این شبکه ها برای پیش بینی بازار سهام کارآمد باشند. در تحقیقات پیشین مطالعات زیادی بر روی بازار ...
15 صفحه اولترکیب شبکه های عصبی برای پیش بینی قیمت سهام
در این مقاله، یک مدل ابتکاری با ترکیب شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) برای پیش بینی رفتار قیمت سهام پیشنهاد و اجرا می شود. این مدل ترکیبی، به صورت ساختار دو طبقه می باشد: شبکه های عصبی طبقه اول یا پیشگوهای پایه (Base Predictor) مسئول پیش بینی روزانه داده ها با ویژگی مختلف یک سهام می باشند و در طبقه دوم، شبکه دیگر، به عنوان ترکیب کننده پیش بینی نهایی را با بررسی و آنالیز اطلاعات پیشگوهای طبقه اول انج...
full textپیش 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 textMy Resources
Journal title
volume 17 issue 1
pages 159- 178
publication date 2015-03-21
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