پیش بینی قیمت سهام با رویکرد ترکیبی شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم رقابت استعماری مبتنی بر تئوری آشوب
Publish place: Journal of Financial Management Strategy، Vol: 5، Issue: 3
Publish Year: 1396
Type: Journal paper
Language: Persian
View: 456
This Paper With 47 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- I'm the author of the paper
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
Export:
Document National Code:
JR_JFMZ-5-3_002
Index date: 16 June 2019
پیش بینی قیمت سهام با رویکرد ترکیبی شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم رقابت استعماری مبتنی بر تئوری آشوب abstract
یکی از گزینه های موجود جهت سرمایه گذاری نقدینگی، بورس و اوراق بهادار می باشد. با توجه به ارتباطات غیرخطی موجود میان متغیرهای موثر بر قیمت سهام، شبکه های عصبی مصنوعی یکی از مناسب ترین رویکردهای موجود جهت پیش بینی قیمت سهام می باشند. در این مقاله سعی شده تا از طریق ترکیب نگاشت های آشوبی و الگوریتم رقابت استعماری، زاویه حرکتی مستعمرات به سمت استعمارگر اصلاح شده و به این ترتیب احتمال قرارگیری در دام نقطه بهینه محلی تا حد ممکن کاهش یابد. هدف این مقاله معرفی و مقایسه عملکرد رویکرد پیشنهادی با سایر الگوریتم های بهینه سازی جستجوی پیشین می باشد. از اینرو با استفاده از اطلاعات قیمتی روزانه سهام شرکت ایران خودرو بین سال های 1389 تا 1395 به آموزش شبکه عصبی با الگوریتم های بهینه سازی مختلف پرداختیم. جهت ارزیابی میزان عملکرد رویکردها، از سه دیدگاه: میزان دقت پیش بینی(آماره های اندازه گیری خطاR2,RMSE)، میزان حافظه مصرفی و زمان اجرایی استفاده شد، نتایج حاکی از آن است که رویکرد پیشنهادی از عملکرد بهتری نسبت به سایر رویکردهای پیشین برخوردار می باشد.
پیش بینی قیمت سهام با رویکرد ترکیبی شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم رقابت استعماری مبتنی بر تئوری آشوب Keywords:
پیش بینی قیمت سهام با رویکرد ترکیبی شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم رقابت استعماری مبتنی بر تئوری آشوب authors
سهیل احمدخان بیگی
دانشجوی کارشناسی ارشد رشته مهندسی فناوری اطلاعات – تجارت الکترونیک، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد قزوین
ندا عبدالوند
استادیار، عضو هیات علمی دانشگاه الزهرا
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :