ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > استخدام خوارزميات التصنيف ومؤش...>الوصف

استخدام خوارزميات التصنيف ومؤشرات التحليل الفني للتنبؤ بالتغيرات اليومية لأسعار الأسهم في الأسواق المالية العربية: دراسة مقارنة

العنوان بلغة أخرى: Using Classification Algorithms and Technical Analysis Indicators to Predict Daily Stocks Price Changes at Arab Financial Markets: A Comparative Study
المصدر: مجلة بحوث جامعة حلب - سلسلة العلوم الاقتصادية
الناشر: جامعة حلب
المؤلف الرئيسي: صديق، محمد حسن (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Saddik, Mohamad H.
مؤلفين آخرين: ساكت، غسان (م. مشارك) , الصباغ، عبدالحميد (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع39
محكمة: نعم
الدولة: سوريا
التاريخ الميلادي: 2020
الصفحات: 1 - 22
ISSN: 2227-9180
رقم MD: 1472770
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
تصنيف البيانات | الأوراق المالية | أسعار الأسهم | حركة الأسعار
كلمات المؤلف المفتاحية:
نمذجة البيانات | الأسواق المالية | التحليل الفني | خوارزميات التصنيف | تقييم النموذج | Data Modeling | Financial Markets | Technical Analysis | Classification Algorithms | Model Evaluation
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: هدفت الدراسة إلى استخدام خوارزميات التصنيف في التنبؤ بتغيرات أسعار الأسهم اليومية وإجراء المقارنة لأداء خوارزميات التصنيف بالنسبة لمجموعة من الأسهم المتداولة في الأسواق المالية العربية وذلك بنمذجة مؤشرات التحليل الفني كمتغيرات مستقلة والتي تعطي دلالات لسلوك السهم مستقبلا. وقد ركز البحث على تحسين نتائج التصنيف بإعادة نمذجة المتغيرات المعبرة عن المؤشرات الفنية اعتمادا على نسب تغيراتها المئوية وتقييم الخوارزميات والمقارنة بينها حسب نسبة التصنيف الصحيح وإحصائية Kappa عند كل مجموعة بيانات على حدة. وتم استخدام الأداة Weka في بناء النماذج باعتماد أسلوب Cross Validation 10. وبمقارنة الخوارزميات على كل مجموعات البيانات تبين أنه لا يمكن الجزم بأفضلية خوارزمية لكل مجموعات بيانات الأسهم، ويمكن القول وبشكل نسبي بأن أداء خوارزمية أشجار القرار CART كان الأفضل، إضافة إلى ذلك فإن خوارزميات الغابات العشوائية وشبكة بايز وأشجار القرار C4. 5 كانت في المرتبة التالية وكان أداؤها مقبولا، وتعد خوارزميتا الجار الأقرب وأشجار القرار C5 من الخوارزميات الضعيفة في تصنيف تغيرات أسعار الأسهم.

The study aimed to use the classification algorithms to predict the daily stock price changes and make a comparison of the performance of classification algorithms for a group of stocks at Arab financial markets by modeling technical indicators as independent variables that give indications of the behavior of the stock in the future. The research focused on improving the classification results by remodeling the variables of the technical indicators based on the percentage of the change and evaluating the algorithms and comparing them according to the correct classification percentage and Kappa statistic of each data set separately. Weka tool was used to build the models based on the Cross Validation 10 method. Comparing the algorithms in all data sets shows that it is not possible to confirm a specific classification algorithm as the best, but the performance of the CART algorithm is the best relatively. Bayesiannet work, random forests and C4. 5 algorithms came second and their performance was acceptable. However, KNN and C5 are weak algorithms.
ISSN: 2227-9180

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.