الأبحاث ضمن الموضوع : طرق التنبؤ بسوق الأسهم
-
شبكة عصبية عميقة جديدة للتنبؤ: شبكة عصبية اصطناعية شجرية عميقة
2024 | المؤلف: Erol Eğrioğlu وآخرون | المجلة: Artificial Intelligence Review | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)يتناول قسم ورقة البحث التقدم في منهجيات التنبؤ، مع تسليط الضوء بشكل خاص على فعالية الشبكات العصبية الاصطناعية العميقة (DNNs) مقارنةً بتقنيات التنبؤ التقليدية. بينما تستخدم DNNs الكلاسيكية عادةً وظائف تجميع إضافية، يشير المؤلفون إلى أن الشبكات العصبية الاصطناعية الضحلة التي تستخدم وظائف تجميع مضاعفة قد أظهرت نتائج واعدة. يركزون بشكل خاص على نموذج الخلايا…
-
توقع عائدات الأسهم باستخدام مقاييس متعددة من خلال نماذج الشبكات العصبية
2024 | المؤلف: C. Edward Wang | المجلة: Financial Innovation | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تستكشف هذه الدراسة تطبيق طرق تعلم الآلة (ML)، وخاصة الشبكات العصبية، في توقع عوائد الأسهم من خلال تحليل الخصائص المحددة للشركات والعوامل الاقتصادية الكلية. تكشف الأبحاث أنه بينما تؤدي الشبكات العصبية بشكل متسق عند استخدام متغيرات محددة للشركات فقط، فإن دمج العوامل الاقتصادية الكلية يعزز بشكل كبير دقة التنبؤ، خاصة لعوائد الأسهم الزائدة. تختلف درجة…
-
التحقيق في توقع سلوك المخاطر المالية باستخدام التعلم العميق والبيانات الضخمة
2024 | المؤلف: Ke Xu وآخرون | المجلة: International Journal of Innovative Research in Engineering & Management | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم هذه الورقة نموذج تعلم عميق متقدم يهدف إلى التنبؤ بالسلوكيات عالية المخاطر بين المتداولين الماليين من خلال تحليل بيانات المعاملات الواسعة. يستخدم النموذج مرحلة تدريب مسبق غير مشرف لتعلم التمثيلات الموزعة بشكل مستقل والتي تلتقط العلاقات المعقدة في البيانات، تليها مرحلة تعلم مشرف تستخدم شبكة عصبية عميقة لتصنيف وتوقع مستويات مخاطر المتداولين. يركز البحث…
-
توقع سعر البيتكوين باستخدام تحليل المشاعر وتحليل الوضع التجريبي
2024 | المؤلف: Serdar Arslan | المجلة: Computational Economics | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تبحث ورقة البحث في العلاقة بين مشاعر تويتر وتحركات أسعار البيتكوين، مع تسليط الضوء على الأهمية المتزايدة لوسائل التواصل الاجتماعي في الأسواق المالية. يقترح المؤلفون نموذجًا جديدًا يدمج بين شبكتين من الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM): واحدة تركز على بيانات الأسعار التاريخية المعالجة من خلال تحليل الوضع التجريبي (EMD) لتقليل التقلبات غير المنتظمة، والأخرى على…
-
التحليلات التنبؤية المتقدمة لتقييم المخاطر الشامل في الأسواق المالية: التطبيقات الاستراتيجية والآثار على مستوى القطاع
2024 | المؤلف: Janifer Nahar وآخرون | المجلة: GLOBAL MAINSTREAM JOURNAL | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تستكشف الورقة الدور التحويلي للتحليلات التنبؤية في تقييم المخاطر المالية، مشددة على التحول من النماذج التقليدية المعتمدة على البيانات التاريخية إلى التقنيات المتقدمة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. تعزز هذه الأساليب دقة وفعالية تقييمات المخاطر عبر مجالات متنوعة، بما في ذلك مخاطر الائتمان والسوق والعمليات. تشير النتائج إلى أن التحليلات التنبؤية لا تحسن فقط من دقة ومرونة…
-
الشبكات التنافسية التوليدية لتوليد بيانات اصطناعية في المالية: تقييم التشابهات الإحصائية وتقييم الجودة
2024 | المؤلف: Faisal Ramzan وآخرون | المجلة: AI | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم ورقة البحث FinGAN، وهو نموذج مُحسّن من الشبكات التنافسية التوليدية (GAN) مصمم خصيصًا لتوليد بيانات مستمرة صناعية داخل القطاع المالي. تتناول الدراسة تحديات ندرة البيانات ومخاوف الخصوصية المرتبطة باستخدام مجموعات البيانات المالية الحقيقية، التي غالبًا ما تحتوي على معلومات حساسة وعدم اتساق. من خلال استخدام تقنيات متقدمة مثل تحسين تكوينات الطبقات، وإعدادات الخلايا العصبية،…
-
التنبؤ بسلاسل الزمن غير الخطية باستخدام CEEMDAN المحسن وSVD وLSTM
2024 | المؤلف: Sameer Poongadan وآخرون | المجلة: Neural Processing Letters | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم هذه الدراسة نموذجًا جديدًا لتوقع السلاسل الزمنية، يُسمى نموذج ICEEMDAN-SVD-LSTM، والذي يدمج التحليل المتكامل المحسن لنمط الانحلال التجريبي مع الضوضاء التكيفية (ICEEMDAN)، تحليل القيم الفردية (SVD)، وشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM). تم تصميم هذا النموذج خصيصًا لتحليل البيانات غير الخطية وغير الثابتة من خلال إطار عمل ثلاثي المستويات: مستوى ICEEMDAN يقوم بتفكيك السلسلة…
-
تنبؤ سوق الأسهم المعتمد على التعلم العميق مع دمج مشاعر ESG والمؤشرات الفنية
2024 | المؤلف: Haein Lee وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تؤكد ورقة البحث على الأهمية المتزايدة للاستدامة في المؤسسات الحديثة، لا سيما من خلال دمج معلومات البيئة والمجتمع والحوكمة (ESG) في التقييمات المالية. يتم تسليط الضوء على مؤشرات ESG كمعايير حاسمة لتقييم ممارسات الشركة المستدامة والحوكمة، والتي تؤثر بدورها على ثقة المستثمرين، وإمكانات النمو، وأسعار الأسهم. تقدم الدراسة نهجًا جديدًا يجمع بين مؤشر مشاعر ESG…
-
تحسين المحفظة باستخدام العائد القائم على التنبؤ باستخدام الشبكات العصبية طويلة وقصيرة المدى: اختبار على الأسواق الأوروبية الصاعدة والهابطة
2024 | المؤلف: Xavier Martínez-Barbero وآخرون | المجلة: Computational Economics | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تستكشف هذه الورقة البحثية دمج الذكاء الاصطناعي، وبشكل خاص الشبكات العصبية ذات الذاكرة الطويلة القصيرة (LSTM)، مع تحسين المتوسط-التباين الكلاسيكي لتعزيز أداء المحفظة. تؤكد الدراسة على أهمية تقدير المدخلات بدقة في تحسين المحفظة، موضحة أن تقنيات التعلم الآلي يمكن أن تنتج محافظ أكثر قوة قادرة على تحقيق عوائد متسقة عبر سياقات مالية متنوعة. تم تدريب…
-
التنبؤ بالعوائد النسبية لأسهم S&P 500 باستخدام التعلم الآلي
2024 | المؤلف: Htet Htet Htun وآخرون | المجلة: Financial Innovation | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تتناول ورقة البحث تعقيدات توقعات سوق الأسهم، مع تسليط الضوء على التحديات التي تطرحها الطبيعة غير الخطية وغير الثابتة لبيانات الأسهم، بالإضافة إلى التأثيرات الخارجية مثل الظروف الاقتصادية ومشاعر المستثمرين. تنتقد فرضية السير العشوائي وفرضية السوق الفعالة، التي تقترح أن تحركات أسعار الأسهم غير قابلة للتنبؤ بطبيعتها. ومع ذلك، يجادل المؤلفون بأن أسعار الأسهم قد…
