الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: سعر السهم
-
التنبؤ بتقلبات أسعار الأسهم التكيفية باستخدام تجميع kMedoids المحسن مع LSTM المعتمد على الانتباه لتداول اليوم
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Discover Computing | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تظل توقعات تحركات أسعار الأسهم تحديًا كبيرًا للمتداولين والباحثين بسبب السلوك المعقد وغير الخطي لسوق الأسهم. على الرغم من الأبحاث الواسعة، فإن توقع أسعار الأسهم على المدى القصير أثبت أنه صعب بشكل خاص، حيث تكون ردود أفعال السوق غالبًا غير متوقعة. تقترح هذه الورقة إطارًا جديدًا يعزز طرق التوقع التقليدية من خلال دمج التجميع القائم…
-
التجارب والتوقعات وأسعار الأصول
2026 | المؤلف: Stefan Nagel | المجلة: Journal of Business Economics | المجال: التمويل (Finance)في هذا القسم، يناقش البحث أهمية المعتقدات الذاتية في فهم ديناميات أسعار الأصول، وخاصة من خلال عدسة تشكيل المعتقدات المستندة إلى الخبرة. هذا النموذج، الذي يشبه التحديث البايزي، يفترض أن الأفراد يبالغون في وزن البيانات من حياتهم الخاصة عند تشكيل المعتقدات حول العمليات الأساسية التي تولد البيانات. ونتيجة لذلك، تظهر مجموعات الأعمار المختلفة، التي شهدت…
-
شبكة RCSAN المعززة للقناة المتبقية لتحليل الانتباه المكاني لتوقع أسعار الأسهم
2025 | المؤلف: Wenjie Sun وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم هذه الدراسة شبكة الانتباه القنوي المكاني المعزز بالمخلفات (R-CSAN) لتوقع أسعار الأسهم، والتي تجمع بين آليات الانتباه التكيفي القنوي المكاني مع الاتصالات المتبقية لنمذجة الأنماط المعقدة في السلاسل الزمنية المالية بفعالية. تتميز البنية بهيكل ترميز-فك، حيث يستخدم الترميز عدة طبقات من وحدات الانتباه لاستخراج علاقات الميزات من البيانات التاريخية، بينما يستخدم الفك آلية قناع…
-
التنبؤ بسعر الأسهم متعدد الميزات بواسطة شبكات LSTM استنادًا إلى VMD وTMFG
2025 | المؤلف: Zhixin Zhang وآخرون | المجلة: Journal Of Big Data | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم ورقة البحث نموذجًا جديدًا لتوقع أسعار الأسهم، يُسمى نموذج تحليل الوضع المتغير-الرسم البياني المفلتر بشكل مثلثي-ذاكرة طويلة وقصيرة الأجل (VMD-TMFG-LSTM)، مصممًا لتعزيز دقة التنبؤ، والاستقرار، والكفاءة الحسابية في سياق الطبيعة غير الخطية والمعقدة للغاية لأسواق الأسهم. غالبًا ما تفشل الطرق الإحصائية التقليدية، على الرغم من فعاليتها للبيانات الخطية، في التقاط الديناميات المعقدة لحركات أسعار…
-
توقع أسعار الأسهم باستخدام إشارات حركة السوق الموجهة بواسطة LLM ونموذج المحولات
2025 | المؤلف: Qizhao Chen | المجلة: FinTech and Sustainable Innovation | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا لتوقع أسعار الأسهم يستفيد من نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بالتزامن مع شبكات Transformer. غالبًا ما تكافح طرق التوقع التقليدية لتحليل تعقيدات الأخبار المالية واتجاهات السوق بشكل فعال. لمعالجة ذلك، يقترح المؤلفون إطارًا يستخدم موجهًا منظمًا لاستخراج رؤى من الأخبار المالية وميزات الأسهم، مما يولد اتجاهات متوقعة كمتجهات واحدة ساخنة مع…
-
تعزيز توقعات أسعار الأسهم باستخدام GANs وآليات الانتباه المعتمدة على المحولات
2024 | المؤلف: S. Li وآخرون | المجلة: Empirical Economics | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم هذه القسم نظرة عامة على أهمية توقع أسعار الأسهم في اتخاذ القرارات المالية، مع تسليط الضوء على قيود الطرق الإحصائية التقليدية في التقاط الديناميات المعقدة للسوق والتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة. لمعالجة هذه التحديات، يقترح المؤلفون نهجًا جديدًا يجمع بين الشبكات التنافسية التوليدية (GANs) وآليات الانتباه المعتمدة على المحولات. يهدف هذا التكامل إلى توليد…
-
توقع أسعار الأسهم في السلاسل الزمنية بناءً على خوارزمية جينية (GA) – شبكة الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM)
2024 | المؤلف: Xinye Sha | المجلة: Advances in Economics Management and Political Sciences | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم هذه الورقة البحثية خوارزمية جديدة للتنبؤ بالسلاسل الزمنية تدمج تحسين الخوارزمية الجينية (GA) مع شبكة الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) للتنبؤ بأسعار الأسهم، مع معالجة التحديات التي تطرحها عصر البيانات الكبيرة. تبدأ المنهجية بتحليل إحصائي وصفي لبيانات الأسهم، تليها بناء وتدريب نموذج GA-LSTM. تؤدي عملية التحسين إلى تقليل كبير في متوسط الخطأ المطلق (MAE)…