دانلود فایل با شمار فاکتور
لطفا شماره فاکتور خود را درج نمایید
عنوان محصول: مدل هیبریدی مبتنی بر تئوری مجموعه های راف و الگوریتم های ژنتیک برای پیش بینی قیمت سهام
توضیحات مختصر:
در بازار سهام، تجزیه وتحلیل فنی به عنوان روش مفیدی برای پیش بینی قیمت های سهام می باشد. اگرچه، تحلیلگران متخصص سهام و مدیران مالی، معمولا قضاوت های ذهنی را بر مبنای شاخص های فنی هدف انجام می دهند، برای افراد غیرمتخصص مشکل می باشد تا تکنیک پیش بینی را بکار گیرند، زیرا شاخص های فنی پیچیده بسیار زیادی ...
|
مدل هیبریدی مبتنی بر تئوری مجموعه های راف و الگوریتم های ژنتیک برای پیش بینی قیمت سهام |
قیمت : 24000 تومان
1948 بازدید
کد مقاله: TTC-
60-
271
نوع فایل : docx
Abstract
In the stock market, technical analysis is a useful method for predicting stock prices.
Although, professional stock analysts and fund managers usually make subjective judgments,
based on objective technical indicators, it is difficult for non-professionals to apply
this forecasting technique because there are too many complex technical indicators to be
considered. Moreover, two drawbacks have been found in many of the past forecasting
models: (1) statistical assumptions about variables are required for time series models,
such as the autoregressive moving average model (ARMA) and the autoregressive conditional
heteroscedasticity (ARCH), to produce forecasting models of mathematical equations,
and these are not easily understood by stock investors; and (2) the rules mined
from some artificial intelligence (AI) algorithms, such as neural networks (NN), are not easily
realized.
In order to overcome these drawbacks, this paper proposes a hybrid forecasting model,
using multi-technical indicators to predict stock price trends. Further, it includes four
proposed procedures in the hybrid model to provide efficient rules for forecasting, which
are evolved from the extracted rules with high support value, by using the toolset based
on rough sets theory (RST): (1) select the essential technical indicators, which are highly
related to the future stock price, from the popular indicators based on a correlation
matrix; (2) use the cumulative probability distribution approach (CDPA) and minimize
the entropy principle approach (MEPA) to partition technical indicator value and daily
price fluctuation into linguistic values, based on the characteristics of the data distribution;
(3) employ a RST algorithm to extract linguistic rules from the linguistic technical
indicator dataset; and (4) utilize genetic algorithms (GAs) to refine the extracted rules to
get better forecasting accuracy and stock return. The effectiveness of the proposed
model is verified with two types of performance evaluations, accuracy and stock return,
and by using a six-year period of the TAIEX (Taiwan Stock Exchange Capitalization
Weighted Stock Index) as the experiment dataset. The experimental results show that
the proposed model is superior to the two listed forecasting models (RST and GAs) in
terms of accuracy, and the stock return evaluations have revealed that the profits produced
by the proposed model are higher than the three listed models (Buy-and-Hold,
RST and GAs).
چکیده
در بازار سهام، تجزیه وتحلیل فنی به عنوان روش مفیدی برای پیش بینی قیمت های سهام می باشد. اگرچه، تحلیلگران متخصص سهام و مدیران مالی، معمولا قضاوت های ذهنی را بر مبنای شاخص های فنی هدف انجام می دهند، برای افراد غیرمتخصص مشکل می باشد تا تکنیک پیش بینی را بکار گیرند، زیرا شاخص های فنی پیچیده بسیار زیادی وجود دارد که می بایست مد نظر قرار گیرد. علاوه بر این دو مانع در بسیاری از مدل های پیش بینی گذشته وجود دارد: 1) فرضیه های آماری در ارتباط با متغیرها برای مدل های سری زمانی همانند مدل میانگین متحرّک اتورگرسیو (ARMA) و ناهماهنگی پراکنش شرطی اتورگرسیو(ARCH) مورد نیاز می باشند، تا مدل های پیش بینی کننده معادلات ریاضی را مطرح کرده و این موارد به آسانی توسط سرمایه گذاران بازار سهام درک نمی گردد؛ و 2)قوانینی که در نتیجه بعضی از الگوریتم های هوش مصنوعی، همانند شبکه های عصبی (NN)می باشند که به آسانی قابل درک نیستند.
تعداد صفحات انگلیسی:20
صفحه
تعداد صفحات فـارسـی:46
صفحه
اطلاعات تماس با فروشگاه ترجمههای تخصصی
فروشگاه ترجمههای تخصصی پست الکترونیک :info@ttsell.ir پست الکترونیک :mailttsell@gmail.com شماره تلفن تماس:09355907190 کانال تلگرام : t.me/ttsell
- آدرس: تبریز، خیابان خاقانی، پاساژ خاقانی، پلاک 119
- تلفن تماس: 09355907190
- تلفن ثابت : 35250068-041
- Mailttsellاین آدرس ایمیل توسط spambots حفاظت می شود. برای دیدن شما نیاز به جاوا اسکریپت دارید : آدرس ایمیل
- @ttsell:آدرس تلگرام
فروشگاه ترجمههای تخصصی از سال 1387شروع به کار نموده است و تا کنون بیش از ده هزار ترجمه در رشته ها و زمینه های مختلف توسط متخصصین این مرکز انجام شده است.