ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > التنبؤ بسوق العملات الأجنبية F...>الوصف

التنبؤ بسوق العملات الأجنبية FOREX باستخدام الشبكات العصبية NARX-NAR

العنوان بلغة أخرى: Predicting the FOREX Market Using NARX-NAR Neural Networks
المصدر: مجلة بحوث جامعة حلب - سلسلة العلوم الاقتصادية
الناشر: جامعة حلب
المؤلف الرئيسي: مارديني، أحمد تميم (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Mardini, Ahmad Tamim
مؤلفين آخرين: ساكت، غسان (م. مشارك) , كتلو، حسن رضوان (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع43
محكمة: نعم
الدولة: سوريا
التاريخ الميلادي: 2021
الصفحات: 1 - 22
ISSN: 2227-9180
رقم MD: 1471023
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
سوق العملات الأجنبية | أسعار الصرف | الشبكات العصبونية
كلمات المؤلف المفتاحية:
سوق الـ FOREX | الشبكات العصبية الاصطناعية | شبكة NARX-NAR العصبية | Forex Market | Artificial Neural Networks | NARX and NAR Neural Network
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: إن من أكبر التحديات التي تواجه المستثمرين أو المضاربين في سوق الـ FOREX هي التنبؤ بسعر الصرف في ظل عدم التأكد والمخاطرة الناتجة عن السيولة العالية لهذا السوق. قمنا في هذا البحث بدراسة وتحليل أسعار الصرف المكونة للزوج EUR/USD (Open-Max-Min-Close) بالاعتماد على الشبكات العصبية الاصطناعية للانحدار الذاتي غير الخطي NAR وNARX، وذلك من أجل إيجاد نموذج عصبي ذو دقة عالية يحاكي البيئة المعقدة لسوق الفوركس من خلال التنبؤ بسعر الإغلاق المستقبلي للزوج EUR/USD لدعم عملية اتخاذ قرارات التداول اليومية (شراء أو بيع للمستثمرين في السوق. وتوصلت الدراسة إلى إمكانية بناء نموذج للتنبؤ بسعر الصرف المستقبلي للزوج EUR/USD بالاعتماد على عدة متغيرات تتعلق بالأسعار المكونة للزوج كسلسلة زمنية باستخدام شبكة NARX العصبية ذات نتائج أدق من النموذج الذي تم بناءه بالاعتماد على متغير وحيد هو سعر الإغلاق (Close) كسلسلة زمنية باستخدام شبكة NAR العصبية، حيث تم بناء النماذج بالاعتماد على برنامج Matlab وتم التأكد من فعالية النماذج وقابليتها للتعميم بالاعتماد على متوسط مربع الخطأ MSE بين القيم الفعلية والمتوقعة لسعر الصرف، إذ بلغت قيمة MSE لنموذج شبكة NARX 6-3.93652e وقيمة MSE لنموذج شبكة NAR 4.9126e.

The greatest challenges faced by investors or speculators in the FOREX market are forecasting the exchange rate under uncertainty and risk resulting from the high liquidity of this market. So, in this research, we have studied and analyzed the exchange rate component of the pair EUR / USD (Open-Max-Min- Close) based on artificial neural networks for self regression nonlinear NAR and NARX. This is done in order to find a precise neurological model of high quality that simulates the complex environment of the Forex market by forecasting the future closing price of the EUR / USD pair to support the daily trading decision-making process (buy or sell) of the market investors. The study found the possibility of building a model to predict the future exchange rate of the EUR / USD pair based on several variables related to the prices that make up the pair as a time series. This is done using the NARX neural network with more accurate results than the model that was built on the basis of a single variable, which is the Close price as a time series using a NAR neural network. The models were built depending on the Matlab program and the efficiency and generalizability of the models were confirmed by relying on the average square error between the actual and expected values of the exchange rate. The MSE value for the NARX network model was 3.93652e-6 and the MSE value for the NAR network model was 4.9126e 5.
ISSN: 2227-9180

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.