چکیده:
The Sierpinski triangle is a fractal that is commonly used due to some of its characteristics and features. The Forex financial market is among the places wherein this trianglechr('39')s characteristics are effective in forecasting the prices and their direction changes for the selection of the proper trading strategy and risk reduction. This study presents a novel approach to the Sierpinski triangle and introduces an innovative model based on it to forecast the direction changes in currency pairs, particularly EUR/USD. The model proposed in this study is dependent on the number of data selected for forecasting. The number of data is, in fact, the area of the initial triangle and the forecasted value of the self-similar triangles formed in each stage. For the performance assessment of the proposed method within one year (03/01/2019 to 28/02/2020), daily EUR/USD closed price data was classified into three categories, namely the training (70%), testing (20%), and validation (10%). Three approaches were proposed that led to forecasting the mean direction accuracy and the best result of over 60 percent in the third approach and over 50 percent in the first and second approaches. Results reflect the satisfactory improvements in the third approach compared to the econometrics, time-series, and machine learning methods. Moreover, the optimal number of data for the model is selected such that the difference between the accuracy of the direction forecasting in the training category and testing category is above 0.6 and below 0.05.
مثلث سرپینسکی یک فرکتال است که به علت داشتن برخی ویژگیها کاربردهای زیادی دارد. بازار فارکس به علت حجم مبادلات بالا از جمله مکانهایی هست که به خوبی میتوان در آن از خواص این مثلث در پیشبینی قیمتها و تغییر جهتها در انتخاب استراتژی معاملاتی مناسب و کاهش ریسک استفاده کرد. این پژوهش نگاه جدیدی به مثلث سرپینسکی دارد و به ارائه یک مدل نوآورانه بر اساس این مثلث با هدف پیشبینی تغییرات جهت جفت ارزها (بهطور خاص یورو دلار) پرداخته است. مدل ارائه شده به تعداد دادههای انتخاب شده برای پیشبینی وابسته است. تعداد دادهها در اصل مساحت مثلث اولیه و مقدار پیشبینی یکی از مثلثهای خودمتشابهی است که در هر مرحله تشکیل میشود. برای ارزیابی عملکرد متد پیشنهادی در بازه یکساله (03/01/2019 تا 28/02/2020)، 300 داده قیمت بسته شدن یورو دلار روزانه به سه دسته آموزش (70٪)، تست (20٪) و ولید(10٪) تقسیمبندی شدند و سه رویکرد ارائه شد که منجر به میانگین پیشبینی دقت جهت و بهترین حالت بالای 60 درصد در رویکرد سوم و بالای 50 درصد در رویکردهای اول و دوم شد و نتایج نسبت به متدهای اقتصادسنجی، سری زمانی و یادگیری ماشین بهبودهای خوبی را در رویکرد سوم حاصل کردند. همچنین تعداد دادههای بهینه برای استفاده در مدل بگونهای انتخاب میشود که دقت پیشبینی جهات بر روی دسته آموزش بالای 0.6 و زیر 0.05 اختلاف با دسته تست داشته باشد.