پیش بینی شاخص کل بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از رویکرد ترکیبی الگوریتم های فراابتکاری، هوش مصنوعی و معادله پارامتریک موجک

موضوع شناخت و بررسی رفتار قیمت سهام، همواره یکی از موضوع های مهم و موردتوجه محافل علمی و سرمایه گذاری بوده است. در سالیان گذشته مدل های گوناگونی برای پیش بینی با استفاده از شبکه عصبی و مدل های ترکیبی پیشنهاد شده اند که از مدل های سنتی عملکرد بهتری داشتند. در این پژوهش یک مدل ترکیبی از شبکه عصبی و تبدیل موجک پیشنهادشده است که از الگوریتم ژنتیک برای بهینه سازی تابع پایه تبدیل موجک با هدف حداکثر نمایی کارایی این تبدیل، استفاده شده است. داده های مورداستفاده برای این پژوهش داده های روزانه از تاریخ 02/02/1391 تا تاریخ 30/01/1396 است. نتایج این پژوهش نشان داد که با این روش می توان تابع پایه ای متناسب با ویژگی های ذاتی سری زمانی برای پیش بینی یافت که خطای پیش بینی در این مدل نسبت به مدل شبکه عصبی و مدل ترکیبی شبکه عصبی و تبدیل موجک کاهش یابد.