تقدم الورقة تحليلًا شاملاً لتوقعات السلاسل الزمنية المالية، مقارنةً بين الطرق التقليدية – مثل ARIMA، والتنعيم الأسي، وGARCH – والتقنيات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التعلم الآلي ونماذج التعلم العميق مثل الغابات العشوائية وشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTMs). تعتبر النماذج التقليدية فعالة للبيانات الثابتة ولكنها تواجه تحديات مع العلاقات غير الخطية ومجموعات البيانات…