مدلسازی تاثیر متغیرهای کمی بر روی رفتار سرمایهگذاران فردی با استفاده از شبکههای عصبی مصنوعی در بورس تهران
محورهای موضوعی : بورس اوراق بهادار
مهران عباسی کارچگان
1
,
مهرزاد مینویی
2
*
,
حسین ممبینی
3
1 - گروه مدیریت مالی، واحد تهران مرکزی، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
2 - گروه مدیریت مالی، واحد تهران مرکزی، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
3 - گروه مدیریت مالی، واحد تهران مرکزی، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
کلید واژه: پیشبینی, سرمایهگذاران فردی, ANN, DNN, RNN, LSTM, شبکههای عصبی مصنوعی,
چکیده مقاله :
امروزه سرمایهگذاران فردی نقشی کلیدی در پویایی بازارهای مالی ایفا میکنند و تصمیمات آنها تأثیر بسزایی بر نوسانات قیمتی، نقدینگی و کارایی بازار دارد. رفتار این گروه از سرمایهگذاران معمولاً تحت تأثیر عوامل مختلفی از جمله شاخصهای کلان اقتصادی، شرایط بازار و روانشناسی سرمایهگذاری قرار میگیرد. درک صحیح این رفتارها میتواند به بهبود استراتژیهای معاملاتی و توسعه مدلهای پیشبینی دقیقتر کمک کند. به همین منظور مطالعه حاضر با هدف، مدلسازی تاثیر متغیرهای کمی بر روی رفتار سرمایهگذاران فردی و همچنین پیشبینی رفتار سرمایهگذاران حقیقی در بازار سرمایه ایران با استفاده از شبکههای عصبی مصنوعی و عمیق انجام شد. در این راستا، شش متغیر وابسته شامل حجم خرید و فروش، تغییرات قیمت سهام، بازدهی کل سرمایهگذاری، تمایل به نگهداری یا فروش، تصمیمات ورود یا خروج از بازار و الگوهای معاملاتی (بلندمدت یا کوتاهمدت) انتخاب و با استفاده از چهار مدل یادگیری شامل ANN، DNN، RNN و LSTM بر پایه دادههای واقعی بازار از جمله اطلاعات بازار، شاخصهای تکنیکال و شاخصهای اقتصادی آموزش داده شدند. نتایج مطالعه نشان داد مدلهای بازگشتی (بهویژه LSTM) در پیشبینی متغیرهای زمانی و پیوسته عملکرد دقیقتری نسبت به سایر مدلها دارند. همچنین در متغیرهای باینری (کلاسهبندی شده)، مدل DNN در برخی موارد (مانند تصمیمات سرمایهگذاری و الگوهای معاملاتی) دقت بیشتری را نسبت به سایر مدلها ارائه کرد. در عین حال، یافتهها بیانگر آن است که صرف استفاده از معماریهای پیچیدهتر، لزوماً منجر به عملکرد بهتر نمیشود. از آنجا که تمرکز این مطالعه بر متغیرهای کمی بوده، پیشنهاد میشود در مطالعات آتی، متغیرهای کیفی نیز وارد فرآیند مدلسازی شوند تا تبیین دقیقتری از رفتار سرمایهگذاران به دست آید.
Today, individual investors play a key role in the dynamics of financial markets, and their decisions significantly affect price volatility, market liquidity, and overall efficiency. The behavior of this group is typically influenced by various factors, including macroeconomic indicators, market conditions, and behavioral finance components. A proper understanding of these behaviors can contribute to the enhancement of trading strategies and the development of more accurate predictive models. Accordingly, the present study aims to model the impact of quantitative variables on the behavior of individual investors and to forecast the behavior of retail investors in Iran’s capital market using artificial and deep neural networks.
In this regard, six dependent variables were selected: buy and sell volumes, stock price fluctuations, total investment returns, the tendency to hold or sell, market entry or exit decisions, and trading patterns (long-term or short-term). These were modeled using four learning approaches—ANN, DNN, RNN, and LSTM—trained on real market data, including market information, technical indicators, and economic indices.
The results revealed that recurrent models, especially LSTM, achieved higher accuracy in predicting time-series and continuous variables compared to other models. Furthermore, in binary (classified) variables, the DNN model outperformed others in certain cases, such as investment decisions and trading patterns. However, the findings also suggest that the mere use of more complex architectures does not necessarily lead to improved performance.
As this study focused on quantitative variables, it is recommended that future research incorporate qualitative factors into the modeling process to gain a more comprehensive understanding of investor behavior.
1) Apple, Gerald ., (1985). The moving average convergence-divergence trading method: advanced version: Scientific Investment Systems.
2) Atsalakis, George S ., Valavanis., (2009). Surveying stock market forecasting techniques–Part II: Soft computing methods. Expert Systems with applications. 36(3): 5932-5941.
3) Barber, Barad.M., Odean., (2013). The behavior of individual investors. Handbook of the Economics of Finance, 2 Pages .1533-1570
4) Doulo, Maryam., Heydari., (2017). Stock index prediction using a combination of artificial neural networks and meta-heuristic models of harmony search and genetic algorithm. Financial economics, 11(40):1-24.
5) Faeson, Wayne E .,Harvey ., (1991). The variation of economic risk premiums. Journal of political economy. 99(2): 415-385.
6) Fama, Eugene F., (1970). Efficient capital markets. Journal of finance. 25(2): 417-383.
7) Fischer, Thomas., Krauss., (2018). Deep learning with long short-term memory networks for financial market predictions. European journal of operational research. 2 (270): 654-669.
8) Gu, Shihao ., Kelly., Xiu., (2020). Empirical asset pricing via machine learning. The Review of Financial Studies. 33(5): 2223-2273.
9) Heaton, Jb ., Polson., Witte., (2016). Deep learning in finance. arXiv preprint arXiv: 1602.06561.
10) Hochreiter, Sepp., (2016). Long short-term memory. Neural Computation. 9(8): 1735-1780.
11) Leung, Mark T., Daouk., Chen., (2000). Forecasting stock indices: a comparison of classification and level estimation models. International Journal of forecasting, 2 (16): 90-173.
12) Milana, Carlo., Ashta., (2021). Artificial intelligence techniques in finance and financial markets: a survey of the literature. Strategic Change, 3(30): 189-209.
13) Malkiel, Burton G ., (2003). The efficient market hypothesis and its critics. Journal of economic perspectives. 17 (1):82-95.
14) Nabipour, Mojtaba ., Nayyeri., Jabani., Mosavi ., (2020). Predicting stock market trends using machine learning and deep learning algorithms via continuous and binary data; a comparative analysis. Ieee Access : 150199 – 150212.
15) Nabipour, Morteza., Nayyeri., Jabani., Mosavi., Salwana., (2020). Deep Learning for Stock Market Prediction. Entropy, 22(8): 840.
16) Nikou, Mahla., Mansourfar., Bagherzadeh., (2019). Stock price prediction using DEEP learning algorithm and its comparison with machine learning algorithms. Intelligent Systems in Accounting, Finance and Management, 26(4): 164-174.
17) Sezer, Omer Berat., Gudelek., Ozbayoglu., (2020). Financial time series forecasting with deep learning : A systematic literature review: 2005–2019. Applied soft computing. 90, 106181.
18) Sinai , Hassanali., Mortazavi., Teymouri Asl., (2005). Predicting Tehran Stock Exchange Index Using Artificial Neural Networks. Accounting and auditing reviews, 41(12): 59-83.
19) Sohrabi, Maryam., Mirbargkar., Chirani., Kheradyar., (2023). Comparison of different machine learning models in stock market index prediction. Financial engineering and securities management. 56(14): 19-36.
20) Tehrani, Reza., Felavarjani., (2014). Predicting the Investment Behavior of Tehran Stock Exchange Companies Using Neural Networks. Asset Management and Financing. 2 (3): 63-80.
21) wickrama, Samara ., Fernando., editors., (2017). A recurrent neural network approach in predicting daily stock prices an application to the Sri Lankan stock market. 2017 IEEE International Conference on Industrial and Information Systems (ICIIS).
22) Wilder, Welles ., (1978). New concepts in technical trading systems: Greensboro, NC.