هدف پژوهش حاضر پیشبینی شاخص قیمت بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از مدل شبکه عصبی هیبریدی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک و جستجوی هارمونی است. مربوطترین نماگرهای تکنیکی به عنوان متغیرهای ورودی و تعداد بهینه نرون در لایه پنهان شبکه عصبی مصنوعی با استفاده از الگوریتمهای فراابتکاری ژنتیک و جستجوی هارمونی حاصل میگردد. مقادیر روزانه شاخص قیمت بورس اوراق بهادار تهران از تاریخ 1/10/91 الی 30/9/94 جهت پیشبینی شاخص قیمت و آزمون آن استفاده میشود. دقت پیشبینی سه مدل شبکه عصبی عادی، شبکه عصبی هیبریدی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک و شبکه عصبی هیبریدی مبتنی بر جستجوی هارمونی بر اساس میزان خطای پیشبینی ارزیابی میگردد. نتایج حاصله نشان میدهد دقت پیشبینی مدلهای فراابتکاری ژنتیک و جستجوی هارمونی در دوره آزمون بالاتر از شبکه عصبی عادی است. همچنین پیشبینی مدل شبکه عصبی هیبریدی مبتنی بر جستجوی هارمونی در دوره آزمون نسبت به مدل شبکه عصبی مصنوعی هیبریدی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک از دقت بالاتری برخوردار است.
This study is aimed to predict the price index of Tehran Stock Exchange using hybrid Artificial Neural Network (ANN) models based on Genetic Algorithms (GA) and Harmony Search (HS). The most relevant technical indicators as inputs and the optimal number of neurons in hidden layer of Artificial Neural Network are achieved by metaheuristics including Genetic Algorithms and Harmony Search. Daily price index of Tehran Stock Exchange from 21 December 2012 to 21 December 2015 applied to predict and test stock index. The accuracy of forecasting of three models including Regular Artificial Neural Network model, hybrid neural networks based on GA and hybrid neural networks based on HS is evaluated by the prediction error. The results show that the accuracy of prediction in Metaheuristics models such as Genetic Algorithms and Harmony Search in test period is higher than normal Artificial Neural Network. Also prediction by hybrid neural network model based on harmony Search during the test period compared to hybrid Artificial Neural Network model based on Genetic Algorithm is more accurate.
پرونده مقاله