پیش بینی شاخص بورس اوراق بهادار تهران با ترکیب روش های آنالیز مولفه های اصلی، رگرسیون بردارپشتیبان و حرکت تجمعی ذرات

چکیده:
پیش بینی نوسان های آینده شاخص سهام می تواند اطلاعاتی در مورد روند آینده بازار سرمایه فراهم نماید. در این پژوهش، به منظور افزایش دقت پیش بینی شاخص بورس اوراق بهادار تهران، ترکیبی از روش های آماری و هوش مصنوعی به کار رفته است. مدل اصلی پیش بینی در این پژوهش، رگرسیون بردار پشتیبان بهینه شده به وسیله الگوریتم حرکت تجمعی ذرات می باشد. در برازش مدل رگرسیون بردار پشتیبان، سه پارامتر توضیحی وجود دارد که باید ترکیبی از این سه پارامتر توسط کاربر و به صورت آزمایش و خطا انتخاب شود تا دقت مدل را به بیشترین حد خود برساند. با توجه به زمان بر بودن و کارایی پایین انتخاب پارامتر توسط کاربر، برای انتخاب ترکیب بهینه پارامترهای مدل رگرسیون بردار پشتیبان، از روش بهینه سازی حرکت تجمعی ذرات استفاده شده است که الگوریتمی قوی در حوزه بهینه سازی می باشد. با توجه به حجم زیاد داده های ورودی به مدل برای کاهش زمان یادگیری و افزایش دقت پیش بینی، با استفاده از روش آنالیز مولفه های اصلی، پیش پردازش روی متغیرهای ورودی صورت گرفته و به مولفه های اصلی تبدبل شده است. نتایج بدست آمده نشان داد که پیش پردازش روی دادها، خطای پیش بینی مدل را به طور قابل ملاحظه ای کاهش داده است.
زبان:
فارسی
صفحات:
1 تا 23
لینک کوتاه:
magiran.com/p1666051 
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 990,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 50 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!