فاطمه گرشاسبی

فاطمه گرشاسبی

مطالب

فیلتر های جستجو: فیلتری انتخاب نشده است.
نمایش ۱ تا ۱ مورد از کل ۱ مورد.
۱.

پیش بینی شاخص کل بورس اوراق بهادار تهران با رویکرد سیستم استنتاج عصبی- فازی انطباق پذیر و الگوریتم رقابت استعماری(مقاله علمی وزارت علوم)

کلید واژه ها: پیش بینی بازار بورس الگوریتم رقابت استعماری شبکه فازی عصبی انطباق پذیر انتخاب ویژگی سری های زمانی

حوزه های تخصصی:
تعداد بازدید : 198 تعداد دانلود : 33
  در این پژوهش یک روش نوین ترکیبی برای پیش بینی شاخص کل بورس اوراق بهادار تهران ارائه شده است که هم زمان از الگوریتم رقابت استعماری به عنوان روش انتخاب ویژگی و شبکه فازی عصبی انطباق انطباق پذیر به عنوان تابع پیش بینی کننده استفاده می نماید. برای انجام این امر از 68 ویژگی مؤثر بر بازار بورس اوراق بهادار؛ که شامل شاخص های اقتصادی، شاخص های بورس ایران و سایر کشورها، شاخص های تحلیل فنی و شاخص های شمعدان ژاپنی به صورت روزانه در بازه زمانی 1389-1395 به عنوان ورودی مدل استفاده شده است. همچنین، شاخص کل بورس اوراق بهادار روز آتی به عنوان متغیر هدف مسئله مسأله در نظر گرفته شده است. نتایج به دست آمده نشان می دهد که مدل ترکیبی شبکه عصبی- فازی انطباق انطباق پذیر و الگوریتم رقابت استعماری پیش بینی های بسیار مناسب تری داشته و به نسبت شبکه های عصبی منفرد از سرعت بالاتر و توانایی تقریب قوی تری برای پیش بینی شاخص کل بورس اوراق بهادار برخوردار بوده است.  

کلیدواژه‌های مرتبط

پدیدآورندگان همکار

تبلیغات

پالایش نتایج جستجو

تعداد نتایج در یک صفحه:

درجه علمی

مجله

سال

حوزه تخصصی

زبان