ارزیابی و اعتبارسنجی معماری بهینه یادگیری عمیق در پیش بینی قیمت سهام (رویکرد الگوریتم حافظه کوتاه مدت ماندگار LSTM )

مهندسی مالی و مدیریت اوراق بهادار

دوره 12، شماره 48 - شماره پیاپی 3، مهر 1400، صفحه 348-370   

نوع مقاله: مقاله پژوهشی

نویسندگان

امیر شریف فر¹؛ مریم خلیلی عراقی^{* 2}؛ ایمان رئیسی وانانی³؛ میر فیض فلاح⁴

¹دانشجوی دکتری، گروه مدیریت مالی، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران

²استادیار، گروه مدیریت بازرگانی، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران

³گروه مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران.

⁴گروه مدیریت مالی، واحد تهران مرکزی، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران و عضو گروه پژوهشی مخاطرات مالی نوین

چکیده

امروزه انواع مدل‌های هوش مصنوعی جایگاه خود را در محاسبات و پیش‌بینی‌های بازارهای مالی تثبیت کرده‌اند؛ در این میان معماری‌های مبتنی بر یادگیری عمیق که خود براساس الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌باشند، از طریق رفع ضعف‌های‌ مدل‌های سنتی شبکه عصبی در خصوص پیش-بینی ساختارهای دینامیک، مورد توجه قرار گرفته‌اند. مهمترین مزیت الگوریتم‌های یادگیری عمیق نسبت به مدل‌های سنتی شبکه‌ عصبی، استخراج خودکار ویژگی‌های مناسب از ورودی‌های خام می-باشد که از آن برای روند یادگیری مدل استفاده می‌کند؛ به عبارتی الگوریتم‌های این روش از چندین لایه‌ی پردازش اطلاعات و به ویژه اطلاعات غیرخطی بهره می‌برند تا بهترین ویژگی‌های مناسب را از ورودی خام استخراج نمایند.
در پژوهش حاضر توانایی معماری‌های الگوریتم حافظه کوتاه‌مدت ماندگار (LSTM) جهت پیش-بینی قیمت سهام مورد بررسی قرار گرفته است؛ علاوه بر این، ضمن طبقه‌بندی عوامل موثر بر قیمت سهام، مولفه‌‌های نشان‌دهنده معاملات سهامداران حقیقی و حقوقی به عنوان عاملی اثرگذار بر قیمت سهام معرفی و بررسی شده است. برای اجرای مدل از سه گروه داده‌های قیمتی، شاخص‌های تکنیکال و معاملات سهامداران حقیقی و حقوقی استفاده شده است. نتایج تحقیق نشان از عملکرد بهتر معماری LSTM همراه با لایه Drop Out نسبت به مدل ساده آن و همچنین مدل RNN دارد.

کلیدواژه‌ها

پیش‌بینی قیمت سهام؛ یادگیری عمیق؛ حافظه کوتاه‌مدت ماندگار LSTM؛ شبکه عصبی بازگشتی RNN

مراجع