فهرس المقالات امواج الیوت

• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  1 - بررسی مقایسه‌ای مدل یادگیری عمیق با طبقه‌بندی دوتایی و چندتایی جهت پیش‌بینی روند بازار سهام از طریق تشخیص الگوهای فراکتال مبتنی بر تئوری امواج الیوت
  مسعود نادم یحیی کامیابی اسفندیار ملکیان
  10.30495/fed.2024.709342
  چکیده یکی از روش های محبوب اما پیچیده در تحلیل تکنیکال، روش امواج الیوت است. در این روش مهمترین بخش، تشخیص الگوهای روند اصلی بازار است که با توجه به ساختار فراکتال بازار، کاری دشوار است. اما همانند سایر حوزه ها، بکارگیری هوش مصنوعی در زمینه ی پیش بینی های مالی نیز بسیا أکثر

  چکیده یکی از روش های محبوب اما پیچیده در تحلیل تکنیکال، روش امواج الیوت است. در این روش مهمترین بخش، تشخیص الگوهای روند اصلی بازار است که با توجه به ساختار فراکتال بازار، کاری دشوار است. اما همانند سایر حوزه ها، بکارگیری هوش مصنوعی در زمینه ی پیش بینی های مالی نیز بسیار فراگیر شده است. لذا به نظر می رسد بکارگیری هوش مصنوعی در تحلیل به روش امواج الیوت، جذاب باشد. لذا در پژوهش حاضر با معرفی مدل یادگیری عمیق جهت پیش بینی بازار از طریق تشخیص الگوهای امواج الیوت، به بررسی و مقایسه ی توان مدل در دو حالت طبقه بندی دوتایی و چندتایی پرداخته شده است. در این پژوهش برای 15 الگوی مدنظر، تعداد 1002 نمونه از نمودارهای قیمت سهام شرکت های حاضر در بورس ایران در دوره 11 ساله 1390 تا 1400، جمع آوری و برچسب گذاری گردید و نهایتاً برای تشخیص به عنوان ورودی به الگوریتم یادگیری عمیق با بکارگیری مدل شبکه های عصبی بازگشتی، در دو حالت طبقه بندی دوتایی و چندتایی وارد گردید. در این پژوهش جهت طراحی و اجرای مدل از نرم افزار RapidMiner 9.9 و جهت تعیین توان مدل از معیار صحت استفاده شد. نتایج حاصل نشان دهنده ی صحت %18 در تشخیص الگوها در حالت طبقه بندی چندتایی و صحت 61% در حالت طبقه بندی دوتایی است. لذا توان مدل یادگیری عمیق در تشخیص الگوهای فراکتال امواج الیوت و در نتیجه پیش بینی روند بازار، در حالت طبقه بندی دوتایی به طور قابل توجهی نسبت به حالت طبقه بندی چندتایی بالاتر است. بنابراین پژوهش حاضر بکارگیری مدل یادگیری عمیق با طبقه بندی دوتایی را جهت تشخیص الگوهای فراکتال امواج الیوت توصیه می نماید. تفاصيل المقالة
• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  2 - ارائه ی مدلی جهت پیش بینی روند بازار سهام از طریق تشخیص الگوهای فراکتال مبتنی بر تئوری امواج الیوت با استفاده از روش یادگیری عمیق
  مسعود نادم یحیی کامیابی اسفندیار ملکیان
  امروزه هوش مصنوعی در تشخیص الگوهای نموداری در تحلیل تکنیکال تحولی بزرگ ایجاد کرده است. البته ظهور روش‌‌های جدید و پیچیده‌ در تحلیل تکنیکال، هر بار چالش نویی برای روش‌‌‌‌های هوش مصنوعی فراهم کرده است. از جمله روش‌های مورد‌ اقبال و پیچیده‌ی تحلیل تکنیکال، تئوری امواج الیو أکثر

  امروزه هوش مصنوعی در تشخیص الگوهای نموداری در تحلیل تکنیکال تحولی بزرگ ایجاد کرده است. البته ظهور روش‌‌های جدید و پیچیده‌ در تحلیل تکنیکال، هر بار چالش نویی برای روش‌‌‌‌های هوش مصنوعی فراهم کرده است. از جمله روش‌های مورد‌ اقبال و پیچیده‌ی تحلیل تکنیکال، تئوری امواج الیوت است. از طرف دیگر سرعت پیشرفت روش‌های هوش مصنوعی نیز به گونه ای است که هر بار روشی قدرتمندتر معرفی می‌گردد. از جمله روش‌های نوین و قدرتمند هوش مصنوعی روش یادگیری عمیق است. لذا در پژوهش حاضر به ارائه‌ی مدلی جهت پیش‌بینی روند بازار سهام از طریق تشخیص الگوهای فراکتال مبتنی بر تئوری امواج الیوت با استفاده از روش یادگیری عمیق پرداخته شده است. در این پژوهش تعداد 15 الگوی امواج الیوت مدنظر قرار گرفت و سپس تعداد 1002 نمونه از نمودارهای قیمت سهام شرکت های حاضر در بورس ایران، برای الگوها جمع آوری و برچسب گذاری گردید و نهایتاً برای تشخیص به عنوان ورودی به الگوریتم یادگیری عمیق با بکارگیری مدل شبکه های عصبی بازگشتی وارد گردید. در این پژوهش از نرم افزار RapidMiner 9.9 و جهت تعیین توان مدل از معیار صحت استفاده شد. نتایج حاصل نشان دهنده‌ی صحت 61 درصدی در تشخیص الگوها توسط مدل است. تفاصيل المقالة
• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  3 - بررسی و شناخت متغیرهای اصلی تاثیرگذار بر شاخص کل بورس اوراق بهادار تهران و مدلسازی آن با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی و مقایسه نتایج حاصله با تحلیل تکنیکال و موجهای الیوت
  محمد کامروافر سیدذبیح اله هاشمی
  هدف اصلی این مطالعه، بررسی و شناخت متغیرهای اصلی تاثیرگذار بر شاخص کل بورس اوراق بهادار تهران و مدلسازی آن با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی و مقایسه نتایج حاصله با تحلیل تکنیکال و موجهای الیوت است. متغیرهای توضیحی به کار رفته در مدل تحقیق: نرخ ارز، تورم، بیکاری، رشد أکثر

  هدف اصلی این مطالعه، بررسی و شناخت متغیرهای اصلی تاثیرگذار بر شاخص کل بورس اوراق بهادار تهران و مدلسازی آن با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی و مقایسه نتایج حاصله با تحلیل تکنیکال و موجهای الیوت است. متغیرهای توضیحی به کار رفته در مدل تحقیق: نرخ ارز، تورم، بیکاری، رشد تولید و حجم نقدینگی بودند و متغیر هدف در این مطالعه شاخص کل بورس اوراق بهادار تهران می باشد. در این تحقیق از شبکه های عصبی GMDH و MLP و همچنین ابزارهای تحلیل تکنیکال (امواج الیوت و کانال رگرسیون) استفاده گردید. در این خصوص شبکه GMDH نشان داد که از میان متغیرهای مورد استفاده به عنوان شاخصهای کلان اقتصادی، متغیر نرخ بیکاری متغیر زائد بوده و تاثیر آن ناچیز است. اما سایر متغیرها (نرخ ارز، تورم، رشد تولید، حجم نقدینگی) اثر مضاعفی داشتند. همچنین یافته دیگر تحقیق ضمن تایید نتایج مشابه برای شبکه عصبی و تحلیل تکنیکال، حاکی از قدرت بالاتر شبکه های عصبی در پیش بینی شاخص بورس است. تفاصيل المقالة