مقارنة تحليلية لسلوك تعلم الالة والتعلم العميق في التنبؤ بسوق الاوراق المالية
DOI:
https://doi.org/10.21123/bsj.2024.10017الكلمات المفتاحية:
التنبؤ بسوق الأوراق المالية، التعلم الآلي، التعلم العميق، الشبكة العصبية المتكررة، LSTM، J48، الانحدار اللوجستيالملخص
يعتبر تعلم الماكنة تقنية قوية في كثير من التطبيقات مثل التصنيف، العنقدة، التمييز والتنبؤ. التعلم العميق هو تقنية تعلم ماكنة حديثة وحيوية ومتفوقة والتي تعطي اداء مبهر خصوصا مع البيانات ضحمة. التنبؤ بأسعار سوق الاوراق المالية هي عملية تحديد القيمة المستقبلية لأدوات مالية متعامل بها في السوق، لتحقيق مكاسب كبرى يجب توظيف عملية تنبؤ ناجحة ومن اجل تحقيق هذا الغرض تم استخدام تعلم الماكنة. في هذا البحث، تم اقتراح نهجين للتنبؤ بأسعار وتحركات سوق الاوراق المالية باستخدام مجموعتين بيانات، النهج الاول يوظف نموذجين تعلم ماكنة (J48 &الانحدار اللوجستي) بينما النهج الثاني يعتمد على الشبكات العصبية المتكررة (LSTM المقترحة). معمارية LSTM المقترحة صممت وتم تدريبها باستخدام محسنات كفوئة، ضبط المعلمات الفائقة واختبار معدل اسقاط مناسب لتجنب مشكلة التجهيز الزائد. الهدف من هذا البحث هو اجراء مقارنة تجريبية بين مناهج تعلم الماكنة التقليدية ( J48 &الانحدار اللوجستي )وتعلم الماكنة العميق (LSTMالمقترحة) النتائج التجريبية اظهرت ان نظام التعلم العميق المقترح LSTM تفوق على النهج الآخر (لكلا لنموذجين) ومن خلال مجموعتي البيانات بتنبؤ اسعار وحركة سوق الاوراق المالية.
Received 24/10/2023
Revised 23/03/2024
Accepted 25/03/2024
Published Online First 20/07/2024
المراجع
Ramprasath J, Murugesan B, Muthanantha M, Arockia C. Prediction Of Data Analysis Using Machine Learning Techniques. Int J Aquat Sci. 2021; 12(3): 2755-2762.
Alnedawe SM, Aljobouri HK. A new model design for combating covid -19 pandemic based on SVM and CNN approaches. Baghdad Sci J. 2023. https://doi.org/10.21123/bsj.2023.7403
Kleinberg J, Ludwig J, Mullainathan S, Obermeyer Z. Prediction policy problems. Am Econ Rev. 2015; 105(5): 491–5. https://doi.org/10.1257/aer.p20151023
Sheng C, Hongxiang H. Stock prediction using Convolutional Neural Network. IOP Conf Ser.: Mater Sci Eng. 2018; 435: 012026. https://doi.org/10.1088/1757-899x/435/1/012026
Chhajer P, Shah M, Kshirsagar A. The applications of artificial neural networks, support vector machines, and long–short term memory for stock market prediction. Decis. 2022; 2: 100015. https://doi.org/10.1016/j.dajour.2021.100015
Hiransha M, Gopalakrishnan E, Vijay K M, Soman K. NSE stock market prediction using deep-learning models. Procedia Comput Sci. 2018; 132: 1351–62. https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.05.050
Jagdish C, Manish K. Convolutional Neural Network-based a novel Deep Trend Following Strategy for Stock Market Trading, CEUR Workshop Proceedings. 2020; 3053. https://doi.org/10.1111/exsy.12514
Wen Y, Lin P, Nie X. Research of stock price prediction based on PCA-LSTM model. IOP Conf Ser.: Mater Sci Eng. 2020; 790(1): 012109. https://doi.org/10.1088/1757-899x/790/1/012109
Li J. Research on Market Stock index prediction based on Network Security and Deep Learning. Secur Commun Netw. 2021; 2021: 1–8. https://doi.org/10.1155/2021/5522375
Dezdemona G, Eljona P, Alketa H. Recurrent Neural Networks in Time Series Prediction. J Multidiscip Eng Sci Technol. October 2018; 5(10). Available from: https://www.researchgate.net/publication/320269918
Kranthi S R. Stock Market Prediction Using Machine Learning. IRJET. 2018 October; 5(10): 2395-0072. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.12300.77448
Nti IK, Adekoya AF, Weyori BA. A novel multi-source Information-Fusion Predictive framework based on deep neural networks for accuracy enhancement in stock market prediction. J Big Data. 2021; 8(1). https://doi.org/10.1186/s40537-020-00400-y
Rather AM. LSTM-based deep learning model for stock prediction and predictive optimization model. EURO J Decis. Process. 2021; 9: 100001. https://doi.org/10.1016/j.ejdp.2021.100001
Mukherjee S, Sadhukhan B, Sarkar N, Roy D, De S. Stock market prediction using Deep Learning Algorithms. CAAI Trans Intell Technol. 2021; 8(1): 82–94. https://doi.org/10.1049/cit2.12059
Wu JM-T, Li Z, Herencsar N, Vo B, Lin JC-W. A graph-based CNN-LSTM stock price prediction algorithm with leading indicators. Multimed Syst. 2021; 29(3): 1751–70. https://doi.org/10.1007/s00530-021-00758-w
Akhtar MdM, Zamani AS, Khan S, Shatat AS, Dilshad S, Samdani F. Stock market prediction based on statistical data using machine learning algorithms. J King Saud Univ Sci. 2022; 34(4): 101940. https://doi.org/10.1016/j.jksus.2022.101940
Bhandari HN, Rimal B, Pokhrel NR, Rimal R, Dahal KR, Khatri RKC. Predicting stock market index using LSTM. MLWA. 2022; 9: 100320. https://doi.org/10.1016/j.mlwa.2022.100320
18.Mahmood I, Abdullah H. Wisdommodel: Convert Data Into Wisdom. Appl Comput Inform. 2021. https://doi.org/10.1108/aci-06-2021-0155
Vijh M, Chandola D, Tikkiwal VA, Kumar A. Stock closing price prediction using Machine Learning Techniques. Procedia Comput Sci. 2020; 167: 599–606. https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.03.326
Ali NH, Abdulmunim ME, Ali AE. Intelligent system for multi-layer lip reading based Microlearning. Iraqi J Sci. 2022; 3977–93. https://doi.org/10.24996/ijs.2022.63.9.29
Daily News for Stock Market Prediction Dataset. 2019.
Luis A G, Carlos T, Stock market prediction .2021.
Izonin I, Tkachenko R, Shakhovska N, Ilchyshyn B, Singh KK. A two-step data normalization approach for improving classification accuracy in the medical diagnosis domain. Mathematics. 2022; 10(11): 1942. https://doi.org/10.3390/math10111942
Bahmaninezhad F, Hansen JHL. Generalized discriminant analysis (GDA) for improved I-vector based speaker recognition. Interspeech 2016. https://doi.org/10.21437/interspeech.2016-1523
Shailendra S, Sanjay S, Generalized Discriminant Analysis algorithm for feature reduction in Cyber Attack Detection System. IJCSIS. 2009; 6(1): 173-180.
Ali NH, Abdulmunem ME, Ali AE. Learning evolution: A survey. Iraqi J Sci. 2021; 4978–87. https://doi.org/10.24996/ijs.2021.62.12.34
Abdallah B M, Logistic Regression Classification for Uncertain Data. J Math Stat Sci. 2014; 2(2): 1-6.Available from :
Ali A T, Abdullah HS, Fadhil MN. Withdrawn: Voice recognition system using machine learning techniques. Mater Today. 2021; https://doi.org/10.1016/j.matpr.2021.04.075
Ali NH, Abdulmunem ME, Ali AE. Constructed model for micro-content recognition in lip reading based Deep Learning. Bull Electr Eng Inform. 2021; 10(5): 2557–65. https://doi.org10.11591/eei.v10i5.2927
Alsaedi EM, Farhan A kadhim. Retrieving encrypted images using convolution neural network and fully homomorphic encryption. Baghdad Sci J. 2023; 20(1): 0206. https://doi.org/10.21123/bsj.2022.6550
Ashour MA. Optimized artificial neural network models to time series. Baghdad Sci J. 2022; 19(4): 0 899. https://doi.org/10.21123/bsj.2022.19.4.0899
Salehinejad H, Sankar S, Barfett J, Colak E, Valaee S. Recent advances in recurrent neural networks . 2018 [cited 2023 Nov 26]. arXiv.
https://doi.org/10.48550/arXiv.1801.01078
Bianchi FM, Maiorino E, Kampffmeyer MC, Rizzi A, Jenssen R. Recurrent neural networks for short-term load forecasting. Springer Br. 2017; https://doi.org/10.1007/978-3-319-70338-1
Hasan AM, Qasim AF, Jalab HA, Ibrahim RW. Breast cancer MRI classification based on fractional entropy image enhancement and deep feature extraction. Baghdad Sic J. 2023; 20(1): 0221. https://doi.org/10.21123/bsj.2022.6782
Wotaifi TA, Dhannoon BN. An effective hybrid deep neural network for Arabic fake news detection. Baghdad Sci J. 2023. https://doi.org/10.21123/bsj.2023.7427
Skansi S. Introduction to deep learning: From logical calculus to artificial intelligence. Cham Switzerland: Springer. 2018. https://doi.org/10.1007/978-3-319-73004-2
Bin Shah SR, Chadha GS, Schwung A, Ding SX. A Sequence-to-Sequence Approach for Remaining Useful Lifetime Estimation Using Attention-augmented Bidirectional LSTM. Intelligent Systems with Applications J. 2021; DOI: 10.1016/j.iswa.2021.200049
التنزيلات
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2024 Hasanen S. Abdullah, Nada Hussain Ali, Ammar Hussein Jassim, Syed Hamid Hussain
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.