الأبحاث ضمن الموضوع : طرق التنبؤ بسوق الأسهم
-
التحليل المالي: نظام تحليل البيانات المالية الذكي القائم على LLM-RAG
2025 | المؤلف: Jingru Wang وآخرون | المجلة: Applied and Computational Engineering | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم ورقة البحث نظام تحليل بيانات مالية ذكي يستفيد من نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بالتزامن مع تقنية الجيل المعزز بالاسترجاع (RAG) لمعالجة قيود طرق تحليل البيانات المالية التقليدية. غالبًا ما تواجه هذه الأساليب التقليدية صعوبات مع البيانات غير المنظمة وأنماط السوق المعقدة، مما يؤدي إلى عدم الكفاءة في اتخاذ القرارات. يتكون النظام المقترح من ثلاثة…
-
التنبؤ بأسعار الزراعة المعتمد على RNN و GNN باستخدام السلاسل الزمنية المتعددة المتغيرات وتأثير تلطيف تقلباتها على المدى القصير
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)في هذه الدراسة، يستكشف المؤلفون تقنيات التعلم الآلي للتنبؤ بأسعار السلع الزراعية، مع التركيز على تأثير العوامل البيئية مثل الطقس. قاموا بإنشاء مجموعة بيانات زمنية متعددة المتغيرات تدمج أسعار الجملة لأربعة سلع زراعية في كوريا الجنوبية، وستة متغيرات جوية، وأرقام الأسابيع. تستخدم الدراسة طريقتين متقدمتين للتنبؤ: نموذج الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) المكدس القائم على…
-
التحذير المبكر في الوقت الحقيقي عن سلوك التداول الشاذ في الأسواق المالية: نهج مدفوع بالذكاء الاصطناعي
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Journal of Economic Theory and Business Management | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم هذه القسم إطار عمل جديد مدفوع بالذكاء الاصطناعي مصمم للكشف في الوقت الحقيقي عن شذوذ سلوك التداول في الأسواق المالية. من خلال دمج هياكل التعلم العميق المتقدمة مع الأساليب الإحصائية التقليدية، يحقق النظام معدل كشف ملحوظ يبلغ 97.5% للشذوذ المعروف مع الحفاظ على معدلات إيجابية خاطئة أقل من 1%. تم تحسين الشبكة العصبية متعددة…
-
هيلفورمر: نموذج تعلم عميق قائم على الانتباه لتوقع أسعار العملات المشفرة
2025 | المؤلف: T.O. Kehinde وآخرون | المجلة: Journal Of Big Data | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم ورقة البحث نموذج Helformer، وهو نهج جديد في التعلم العميق مصمم لتوقع أسعار العملات المشفرة. يجمع هذا النموذج بين التنعيم الأسي لـ Holt-Winters مع بنية قائمة على Transformer، مما يمكّن من تحليل بيانات السلاسل الزمنية بفعالية إلى مكوناتها من المستوى، الاتجاه، والموسمية. تسلط الدراسة الضوء على قيود طرق التوقع التقليدية، التي غالبًا ما تتجاهل…
-
استغلال BiLSTM-GAT لتحسين توقعات سوق الأسهم: نهج ثنائي الرسم البياني لتحسين المحفظة
2025 | المؤلف: Xiaojian Lu وآخرون | المجلة: Applied Intelligence | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا لتوقع أسعار الأسهم من خلال تطوير نموذج BiLSTM-GAT-AM، الذي يدمج الشبكات العصبية طويلة وقصيرة المدى ثنائية الاتجاه مع شبكات الانتباه البيانية وآلية الانتباه. يعالج هذا النموذج قيود الطرق الحالية التي تركز بشكل أساسي على مهام الانحدار والتصنيف، والتي غالبًا ما تعاني من التحديات التي تطرحها البيانات المالية. من خلال استخدام…
-
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…
-
التنبؤ بالعملات المشفرة المعتمد على تعلم الآلة: تعزيز التنبؤات السوقية باستخدام نماذج تنبؤية متقدمة
2025 | المؤلف: Md. Shahidul Islam وآخرون | المجلة: Journal of Ecohumanism | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تبحث الدراسة في تطوير وتقييم نماذج التعلم الآلي لتوقع اتجاهات أسعار العملات المشفرة، مع التركيز على العملات المشفرة الرئيسية مثل بيتكوين (BTC) وإيثيريوم (ETH) داخل الولايات المتحدة. تستخدم التحليل مجموعة بيانات شاملة تتضمن بيانات سعرية تاريخية واسعة، وأحجام تداول، ومؤشرات سوق رئيسية، مثل المتوسطات المتحركة ومؤشر القوة النسبية (RSI). توفر هذه المجموعة من البيانات رؤى…
-
نموذج هجين محسن بواسطة خوارزمية جينية لتوقع أسعار الزراعة استنادًا إلى VMD وشبكة LSTM
2025 | المؤلف: Kapil Choudhary وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم ورقة البحث نموذجًا هجينيًا جديدًا للتنبؤ، يسمى VMD-LSTM، مصممًا لتعزيز دقة توقعات أسعار السلع الزراعية. غالبًا ما تكافح النماذج التقليدية مع الخصائص غير الخطية وغير الثابتة لبيانات الأسعار، مما يؤدي إلى توقعات دون المستوى الأمثل. يدمج نموذج VMD-LSTM خوارزمية جينية (GA) مع تحليل الوضع المتغير (VMD) والشبكات العصبية للذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM). تستخدم…
-
الذكاء الاصطناعي في تحسين المالية وسلسلة التوريد: التحليلات التنبؤية لنمو الأعمال واستقرار السوق في الولايات المتحدة الأمريكية
2025 | المؤلف: Toyosi Motilola Olola وآخرون | المجلة: International Journal of Applied Sciences and Radiation Research | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تستكشف هذه الدراسة دمج الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML) في تعزيز عمليات سلسلة التوريد والتنبؤ المالي داخل الولايات المتحدة الأمريكية. تستخدم مجموعة متنوعة من نماذج تعلم الآلة لمعالجة تحديات محددة: يتم استخدام الشبكات العصبية طويلة وقصيرة المدى (LSTM) للتنبؤ بالتسلسل، بينما يتم تطبيق الانحدار اللوجستي، وغابة عشوائية، وتقنيات التعزيز للكشف عن الاحتيال. بالإضافة إلى…
-
التعلم العميق القابل للتفسير لتحليل السلاسل الزمنية: دمج SHAP وLIME في نماذج قائمة على LSTM
2025 | المؤلف: Divyani Sen | المجلة: Journal of Information Systems Engineering & Management | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)يتناول القسم دمج SHAP (SHapley Additive exPlanations) و LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) مع شبكات الذاكرة طويلة وقصيرة الأمد (LSTM) لتعزيز قابلية تفسير هذه النماذج العميقة، التي غالبًا ما تُعتبر “صناديق سوداء”. يوفر LIME تفسيرات محلية من خلال تقريب النموذج بنماذج أبسط وقابلة للتفسير، بينما يقدم SHAP تفسيرًا شاملاً من خلال قياس مساهمة كل ميزة…