نوع مقاله : مقاله پژوهشی
نویسندگان
1 استاد اقتصاد دانشگاه تهران
2 کارشناس ارشد اقتصاد
چکیده
مهمترین مسئله برای سرمایهگذاران فعال در بازار سرمایه، پیشبینی قیمت سهام میباشد. هدف اصلی این مطالعه نیز بررسی کاربرد پذیری پیشبینی قیمت سهام به وسیله شاخصهای تحلیل تکنیکی با استفاده از شبکههای عصبی و مقایسه این روش با سایر روشهای پیشبینی از جمله شبکه عصبی استفاده کننده از قیمت سهام و مدلهای ARIMA میباشد. در این تحقیق قیمت سهام ده روز آینده چهل شرکت فعال در بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از سه روش مختلف پیشبینی میشود. در روش اول با استفاده از یک شبکه عصبی پیشخور تک لایه با الگوریتم یادگیری لونبرگ- مارکوات و معیار عملکرد میانگین مربعات خطا با ورودی ارزش بازار، قیمت پیشبینی میشود. سپس علاوه بر ورودی ارزش بازار، میانگینهای متحرک پنج، ده و بیست روزه و ROC و RSI دوازده روزه نیز به عنوان ورودی به شبکه معرفی گردید و پیشبینی صورت گرفت. قیمت سهام با استفاده از مدلهای ARIMA نیز برای کلیه شرکتهای پیشبینی شد. با استفاده از تحلیل واریانس سه روش مختلف پیشبینی با یکدیگر مقایسه گردیدند. از آنجا که در مورد سی شرکت پیشبینی قیمت توسط مدلهای ARIMA به طور معنیداری نسبت به مدلهای شبکه عصبی نتایج بهتری ارائه نموده است میتوان اظهار داشت که مدلهای خطی _ARIMA بهتر از مدلهای غیر خطی، شبکههای عصبی_ توانستهاند پیچیدگیهای سریهای زمانی قیمت سهام را تجزیه و تحلیل نموده و برای پیشبینی قیمت سهام مورد استفاده قرار گیرند.
کلیدواژهها
عنوان مقاله [English]
A Comparative Study of Neural Networks' Capabilities Using Indicators of Technical Analysis for Forecasting of Stock's Price
نویسندگان [English]
- Mahmood Motevasseli 1
- Bijan Taleb Kashefi 2
1 Professor of Economics, University of Tehran
2 Master of Economics
چکیده [English]
The most important issue for active investors in capital market is forecasting the stock's price. The main goal of this research is to study the application of stock's price anticipation by using indicators of technical analysis based on neural networks and the comparison of this method and neural networks which uses stock's price and ARIMA models. In this research stock's price of the next 10 days of 40 active companies will be anticipated in Tehran stock exchange by using three different methods. In the first method, the stock's price will be forecasted by applying SINGLE LAYER FEED FORWARD NEURAL NETWORKS. Using Levenberg-Marquardt learning algorithm and the performance criteria of MSE with admission of market value.
In the next step, beside the entry of market value, 5, 10 and 20 days of moving average and 12 days of RSI and also ROC were introduced as new entries to the network and forecasting was accomplished. The Stock's prices were also anticipated for all companies using ARIMA models. By applying analysis of variance, three different anticipating models were compared. Since price anticipation for thirty companies by ARIMA models have presented better and more meaningful results rather than neural networks model. Therefore, we can claim that the linear models of ARIMA are more capable of explaining and analyzing the complexities of time series of stock's price than the nonlinear models of neural networks. Therefore, they are recommended to be used for anticipation of stock's price
کلیدواژهها [English]
- Stock's Price Forecasting
- Technical Analysis
- Neural Networks
- Time- Series Models
- Applications
ارسال نظر در مورد این مقاله