ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









Using Genetic Algorithms for Forecasting Financial Markets Volatility

المصدر: مجلة التنظيم والعمل
الناشر: جامعة مصطفى اسطمبولي معسكر - مخبر تحليل واستشراف وتطوير الوظائف والكفاءات
المؤلف الرئيسي: Mouffok, Omar (Author)
مؤلفين آخرين: Souar, Youcef (Co-Author)
المجلد/العدد: مج7, ع2
محكمة: نعم
الدولة: الجزائر
التاريخ الميلادي: 2018
الصفحات: 121 - 131
ISSN: 2253-0142
رقم MD: 1538068
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
خوارزميات جينية | أسواق مالية | طرق كمية | تنبؤ | سلاسل زمنية | أمثلية | Genetic Algorithms | Volatility | Financial Markets | Quantitative Methods | Forecasting | Time Series | Optimization
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

3

حفظ في:
المستخلص: تعتبر الخوارزميات الجينية من تقنيات الذكاء الاصطناعي المتطورة التي تُستخدم في حل المسائل في مختلف المجالات، وعليه تهدف هذه الدراسة إلى استخدامها في التنبؤ بتقلبات الأسواق المالية وفقا لمبادئ طرق الاقتصاد القياسي. بالاعتماد على برنامج Evolver قمنا بتطبيقها على ثلاث أسواق مالية من خلال تحليل السلاسل الزمنية لمؤشرات البورصة الخاصة بكل منها وهي: Tunindex، Madex وDow Jones بذلك تمكنا من الحصول على النموذج الأمثل للتنبؤ لكل مؤشر ثم قمنا بالمقارنة مع الطرق القياسية. استنتجنا من خلال النتائج أن الخوارزميات الجينية يمكن أن تُستخدم بفعالية في التنبؤ بتقلبات الأسواق المالية، كما أنها تتميز عن الطرق الأخرى بعدة خصائص تحليلية.

This study aims to use Genetic Algorithms, as a developed artificial intelligent technique to forecast volatility of financial markets according to Econometrics principals. Therefore, we try to apply it on three stock markets depending on their indexes time series: Tunindex, Madex and Dow Jones. Using Evolver software, we succeeded to obtain the optimal forecasting models, and then we make a comparison with Econometrics methods. From the results, we conclude that it is possible to use Genetic Algorithms efficiently in financial markets volatility forecasting, in addition it has some advantages concerning analytical characteristics comparing to the other methods.

ISSN: 2253-0142

عناصر مشابهة