پیش بینی روند قیمت سهام با استفاده از ماشین بردار پشتیبان تعدیل یافته همراه با انتخاب ویژگی هیبرید(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزه های تخصصی:
در پژوهش حاضر، مدلی برای پیش بینی روند قیمت سهام برپایه ی ماشین بردار پشتیبان وزن دهی شده توسط حجم های روزانه معاملات، همراه با روش انتخاب ویژگی هیبرید F-SSFS ارائه می شود. به منظور ارزیابی دقت پیش بینی، مدل پیشنهادی با مدل ماشین بردار پشتیبان ساده همراه با انتخاب ویژگی هیبرد و نیز با روش های انتخاب ویژگی مرسوم از جمله بهره اطلاعات [1]، عدم قطعیت متقارن [2]و انتخاب ویژگی بر پایه همبستگی [3]، از طریق انجام آزمون تی زوجی، مقایسه می شود؛ همچنین به عنوان مجموعه ویژگی های اولیه که در واقع ورودی ماشین بردار پشتیبان تعدیل یافته هستند، از شاخص های تحلیل تکنیکال و شاخص های آماری که برای 10 سهم محاسبه شده اند، استفاده می شود. نتیجه این پژوهش نشان می دهد که عملکرد ماشین بردار پشتیبان وزن دهی شده، در مورد مسئله پیش بینی روند قیمت سهام، به میزان قابل توجهی بهتر از ماشین بردار پشتیبان ساده است. علاوه براین، نتایج عملیاتی نشان می دهد که ماشین بردار پشتیبان وزن دهی شده همراه با انتخاب ویژگی هیبرید پیشنهادی، بالاترین میزان دقت پیش بینی را نسبت به سه روش انتخاب ویژگی دیگر دارد. براساس نتایج این پژوهش می توان ادعا کرد مدل VW-SVM همراه با انتخاب ویژگی F-SSFS عملکرد بهتری در پیش بینی قیمت سهم، نسبت به روش های موجود دارد. 2. Information Gain 3. Symmetrical uncertainty 4. Correlation based feature selection