چکیده:
موضوع شناخت و بررسی رفتار قیمت سهام، همواره یکی از موضوعهای مهم و موردتوجه محافل علمی و سرمایهگذاری بوده است. در سالیان گذشته مدلهای گوناگونی برای پیشبینی با استفاده از شبکه عصبی و مدلهای ترکیبی پیشنهاد شدهاند که از مدلهای سنتی عملکرد بهتری داشتند. در این پژوهش یک مدل ترکیبی از شبکه عصبی و تبدیل موجک پیشنهادشده است که از الگوریتم ژنتیک برای بهینهسازی تابع پایه تبدیل موجک با هدف حداکثر نمایی کارایی این تبدیل، استفادهشده است. دادههای مورداستفاده برای این پژوهش دادههای روزانه از تاریخ 02/02/1391 تا تاریخ 30/01/1396 است. نتایج این پژوهش نشان داد که با این روش میتوان تابع پایهای متناسب با ویژگیهای ذاتی سری زمانی برای پیشبینی یافت که خطای پیشبینی در این مدل نسبت به مدل شبکه عصبی و مدل ترکیبی شبکه عصبی و تبدیل موجک کاهش یابد.
Understanding and the investigating the behavior of stock prices, has always been one of the major topics of interest to the investors and finance scholars. In recent years, various models for prediction using neural network and hybrid models have been proposed which have a better performance than the traditional models. Here a hybrid model of neural network and wavelet transform is proposed in which genetic algorithm has been used to improve the performance of wavelet transform in optimizing the wavelet function. Daily stock exchange rates of TSE from April 21, 2012 to April 19, 2017 are used to develop a prediction model. The results show that it is possible to find a wavelet basis, which will be appropriate to the intrinsic characteristics of time series for prediction and the prediction error in this model is reduced comparing to the neural network and hybrid neural network and wavelet models.
خلاصه ماشینی:
رامانا١٧ و همکاران (٢٠١٣) بـا اسـتفاده از توابـع موجـک مـادر دابشـيز و مورلت سري زماني را تجزيه کرده و بيان کردند که نتايج آن ها نشان دهنده ايـن اسـت کـه بـه کـار بردن تبديل موجک بر روي داده ها قبل از پيش بيني به وسيله شبکه عصبي منجر بـه افـزايش دقـت پيش بيني شده است [٣١].
Prediction of Stock Market Price using Hybrid of Wavelet Transform and Artificial Neural Network.
time series prediction using a local linear wavelet neural network.
Time Series Prediction using Artificial Neural Network and Multi-resolution Analysis: Application to Wind Speed Data.
Using artificial neural network models in stock market index prediction.
Paper presented at the 3rd confrence on signal processing يادداشت ها 1 Random walk hypothesis 2 Efficient market hypothesis 3 Artificial intelligence 4 Artificial neural network 5 Fuzzy inference system 6 Adaptive neuro-fuzzy inference system 7 Autoregressive integrated moving average 8 Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity 9 Guresen 10 NASDAQ 11 Chen 12 local linear wavelet neural network 13 Jammazi 14 Aloui 15 Daubechies 16 Mingming 17 Ramana 18 threshold 19 Teixeira junior 20 Clonal selection algorithm 390 21 Khandelwal 22 Doucoure 23 Dixit 24 Rana 25 Best-basis Wavelet Packet Transform 26 Chandar 27 detail 28 approximation 29 Oussar 30 Gao 31 Sigmoid Function 32 Back propagation Algorithm 33 iterative 34 Holland 35 evaluate 36 selection 37 crossover 38 cycles 39 Resolution 40 detail 41 approximation 42 Haar 43 Daubechies 44 Mexican hat 45 Morlet 46 Mayer 47 Morlet 48 Mexican hat 49 Zhang 50 iteration 51 generalization 391