مدلسازی پیش بینی جهش های شاخص بازار سهام بر اساس رویکرد شبکه عصبی بازگشتی یادگیری عمیق

هدف از انجام این پژوهش بررسی دقت پیش بینی جهش های شاخص سهام بر اساس روش های مختلف یادگیری ماشین در بورس اوراق بهادار تهران است. برای رسیدن به این هدف، در گام نخست جهش های شاخص کل بورس اوراق بهادار تهران طی دوره 1392 تا 1399 بر اساس رویکرد ARJI-GARCH استخراج گردید. در گام بعدی، با بهره گیری از رویکردهای جنگل تصادفی، ماشین بردار پشتیبان، شبکه عصبی مصنوعی و شبکه عصبی بازگشتی مبتنی بر یادگیری عمیق به پیش بینی جهش های شاخص سهام پرداخته شد. بدین منظور، از 80 درصد کل داده ها به عنوان دوره یادگیری ماشین (درون نمونه) و مابقی داده ها به عنوان دوره آزمون (خارج از نمونه) استفاده شده است. نتایج پیش بینی 1، 3 و 6 روزه برای دوره آزمون (خارج از نمونه) نشان می دهد که روش یادگیری ماشین مبتنی بر شبکه عصبی بازگشتی حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM) نتیجه بهتری نسبت به سایر مدل های مورد بررسی برای هر سه افق پیش بینی داشته است.