پیش‌بینی قیمت سهام در بورس اوراق بهادار موضوعی چالش برانگیز و جذاب است. سرمایه گذاران علاقه مندند که بتوانند سود سهام مختلف را در بازارهای مالی پیش‌بینی کنند. در این مقاله مدل ترکیبی ارائه شده است که در آن ابتدا قیمت پایانی سهام برای روز بعد بر مبنای الگوریتم سیستم استنتاج عصبی فازی سازگار (ANFIS) و شبکه عصبی بازگشتی (RNN) با استفاده از داده‌های تاریخی و شاخص‌های اندیکاتور پیش‌بینی می‌شود. سپس نتایج به همراه وضعیت شایعات بازار به سیستم خبره فازی وارد می‌شود و پیش‌بینی را بر مبنای خروجی سیستم عصبی فازی و شبکه عصبی بازگشتی به همراه وضعیت شایعات بازار، نهایی می‌کند. مدل ترکیبی ارائه شده برای پیش‌بینی قیمت داده‌های سهام شرکت فولاد مبارکه اصفهان اجرا شد. در این مطالعه برای داده‌های تحقیق از داده‌های شرکت بورس اوراق بهادار تهران مربوط به داده‌های سهام شرکت فولاد مبارکه اصفهان از 5 فروردین 1395 لغایت 29 اسفند 1398 استفاده شده است. چهار شاخص فنی در این مطالعه مورد استفاده قرار گرفته است که عبارتند از: میانگین متحرک(MA)، میانگین متحرک نمایی(EMA)، اندیکاتور قدرت نسبی(RSI)، اندیکاتور میانگین متحرک همگرایی واگرایی(MACD). از این متغیرها به عنوان ورودی سیستم عصبی فازی برای پیش‌بینی قیمت پایانی روز بعد سهام شرکت فولاد مبارکه اصفهان استفاده شده است. Manuscript profile