فا   |   En
Login
مشاهده‌ مشخصات مقاله

پیش‌بینی سری‌های زمانی مالی با استفاده از شبکه عصبی عمیق خود‌رمزنگار

Authors
  • علی غمگسار
  • ساسان حسینعلی‌زاده
Conference بیست و ششمین کنفرانس بین‌المللی انجمن کامپیوتر ایران
Abstract پیش‌بینی سری‌های زمانی مالی یکی از مباحث داغ و مورد علاقه برای بسیاری از سرمایه گذاران می‌باشد. از آنجا که داده‌های سری زمانی مالی ماهیتی non-stationary و غیرخطی دارند پیش‌بینی این بازار به خودی خود می‌تواند بسیار چالش برانگیز باشد. نویز و ناهنجاری نیز پدیده جدا نشدنی داده‌های از نوع سری زمانی هستند که پیش‌بینی این داده‌های ماهیتا پیچیده را دشوارتر می‌کنند. رفتارهای هیجانی سرمایه گذاران می‌تواند باعث ایجاد الگوهایی بر خلاف روند معمول بازار گردد که شناسایی و حذف این الگوها می‌تواند در ادامه پیش‌بینی روند بازار موثر واقع گردد. در اینجا سعی شده تا با استفاده از یک Autoencoder داده‌های مربوط رفتارهای هیجانی بازار را شناسایی کرده و با جایگذاری بهینه این ناهنجاری‌ها داده‌های بهتری را در اختیار یک شبکه عمیق LSTM که به عنوان مدل نهایی جهت پیش‌بینی بازار مورد استفاده واقع شده است قرار دهیم. نتایج بدست آمده نشان می‌دهد که انجام پیش پردازش بر روی داده‌ها باعث بهبود عملکرد مدل و کاهش خطای پیش‌بینی می‌شود به طوریکه خطای پیش‌بینی با روش ارائه شده در کمترین حالت بر اساس توابع ،RMSE MAPE و MAE به ترتیب ۴ ،۴و ۵ درصد بهود داشته است.
قیمت
  • برای اعضای سایت : 100,000 Rial
  • برای دانشجویان عضو انجمن : 20,000 Rial
  • برای اعضای عادی انجمن : 40,000 Rial

خرید مقاله