هدف: هدف از پژوهش حاضر بررسی توانایی شبکه‌های عصبی مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین شامل ماشین بردار پشتیبان و جنگل تصادفی در پیش‌بینی محتوای اطلاعاتی سود حسابداری قبل از اعلان آن در شرکت‌های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران در بازه زمانی سال‌های 1394الی 1399می‌باشد.روش‌شناسی پژوهش: برای جمع‌آوری داده‌های روزانه موردنیاز پژوهش از نرم‌افزار ره‌آورد نوین استفاده شده است و با استفاده از روش نمونه‌گیری حذفی سیستماتیک 88 شرکت انتخاب شدند. از نرم‌افزار متلب به‌منظور مدل‌سازی شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده شده است و به‌منظور محاسبه بازده غیرعادی در شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین از کد نوشته شده در نرم‌افزار پایتون استفاده شده است. محتوای اطلاعاتی سود از طریق آزمون ارتباط بین سود و بازده غیرعادی و بر اساس مدل پورتی و همکاران (Poretti et al., 2018) سنجیده شده است. متغیرهای ورودی شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین اندیکاتورها تحلیل تکنیکال می‌باشند. به‌منظور ارزیابی عملکرد طبقه‌بندی، از معیارهای صحت، دقت، فراخوانی و اندازه F استفاده شده است.یافته‌ها: نتایج حاصل از پیش‌بینی سه مدل شبکه‌های عصبی مصنوعی، ماشین بردار پشتیبان و جنگل تصادفی نشان داد که ماشین بردار پشتیبان و جنگل تصادفی از دقت بالاتری نسبت به شبکه‌های عصبی مصنوعی، در پیش‌بینی استراتژی خرید، فروش و نگهداری برخوردار بوده‌اند و تنها ماشین بردار پشتیبان از سه مدل مذکور توان پیش‌بینی محتوای اطلاعاتی سود را داشته است.اصالت / ارزش‌افزوده علمی: طراحی مدل پیش‌بینی جهت حرکت قیمت سهام در روز آتی معاملاتی، با سه روش شبکه‌های عصبی مصنوعی، ماشین بردار پشتیبان و جنگل تصادفی به‌عنوان اصلی‌ترین نوآوری پژوهش می‌باشد و همچنین یافته‌های پژوهش می‌تواند سرعت انتقال اطلاعات به بازار و جذب آن را افزایش دهد که این عامل منجر به کاهش اثر عدم تقارن اطلاعاتی و معاملات مبتنی بر اطلاعات نهانی و در نهایت افزایش کارایی بازار خواهد شد. Manuscript profile