مجله علمی  رایانش نرم و فناوری اطلاعات

مجله علمی رایانش نرم و فناوری اطلاعات

استفاده از روش‌های یادگیری ماشین جهت پیش بینی بازده سهام با در نظر گرفتن تاثیر تغییر دامنه نوسان قیمت

نوع مقاله : مقاله پژوهشی فارسی

نویسندگان
گروه مهندسی صنایع، واحد تهران شمال، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.
چکیده
این پژوهش به بررسی پیش‌بینی قیمت سهام در فرابورس ایران با بهره‌گیری از روش‌های یادگیری ماشین، شامل جنگل تصادفی و رگرسیون بردار پشتیبان، می‌پردازد. هدف مطالعه، پیش‌بینی دقیق‌تر قیمت سهام و تحلیل تأثیر تغییرات دامنه نوسان قیمت بر عملکرد مدل‌هاست. برای این منظور، داده‌های چهار نماد منتخب از سهام‌های صنعتی بازار پایه اول فرابورس ایران در دو بازه زمانی سال‌های ۱۳۹۴ تا ۱۳۹۹ (جهت ارزیابی دقت مدل‌ها در شرایط بدون تغییر دامنه) و سال‌های ۱۴۰۰ تا ۱۴۰۲ (جهت بررسی اثر تغییر دامنه نوسان) گردآوری شده‌اند. متغیرهای ورودی شامل قیمت باز، میانگین متحرک ساده و شاخص قدرت نسبی و متغیر خروجی، قیمت بسته بوده است. داده‌ها پس از اعمال روش‌های پیش‌پردازش و نرمال‌سازی، با استفاده از الگوریتم‌های یادشده آموزش داده شدند. عملکرد مدل‌ها با معیارهایی چون میانگین مربعات خطا، جذر آن، میانگین قدر مطلق خطا، میانگین درصد خطای مطلق و ضریب تعیین ارزیابی شد. در بازه اول، مدل جنگل تصادفی با میانگین مربعات خطای ۱۶۲,۲۱۷.۱۸، میانگین قدر مطلق خطای ۱۵۶.۰۱ و ضریب تعیین ۱، عملکرد بهتری نسبت به مدل رگرسیون بردار پشتیبان با خطای ۳۵۵,۶۷۴,۵۵۴.۱۴ و ضریب تعیین ۰.۶۲ داشت. در بازه دوم، اگرچه میزان خطا در هر دو مدل افزایش یافت، جنگل تصادفی همچنان برتری خود را حفظ کرد (خطای ۹۰۱,۸۷۵.۷۷ و میانگین درصد خطای ۱.۹۸٪) در مقابل رگرسیون بردار پشتیبان (با خطای ۸۲,۹۳۰,۳۳۲.۰۰ و درصد خطای ۱۶.۶۰٪). کاهش اندک ضریب تعیین مدل جنگل تصادفی از ۱ به ۰.۹۹ نیز مشاهده شد. نتایج نشان می‌دهد جنگل تصادفی در هر دو دوره عملکرد بهتری دارد و تغییر دامنه نوسان قیمت موجب کاهش دقت پیش‌بینی در هر دو مدل شده است. در مجموع، روش‌های یادگیری ماشین می‌توانند ابزاری کارآمد برای تحلیل بازار سرمایه، کاهش ریسک و بهینه‌سازی تصمیم‌گیری سرمایه‌گذاران باشند.
کلیدواژه‌ها

[1] R. D. Singh, H. Chouhan, and M. Neema, "Predicting stock prices using machine learning: A comparative study," International Journal of Advances in Engineering and Management, vol. 5, no. 4, pp. 1812–1821, 2023.
[2] P. L. Sagar, C. Maheshbabu, G. V. S. Teja, and C. Vishnu, "An evaluation of stock market prediction using supervised machine learning techniques," in Proc. 2023 Int. Conf. Inventive Computation Technol. (ICICT), 2023, pp. 255–263, doi: 10.1109/ICICT57646.2023.10133970.
[3] A. Muratov, R. Szabo, and R. Varadi, "The impact of adverse selection on the quotation strategy of stock market specialists: A Monte Carlo simulation approach," Journal of Economic Dynamics & Control, vol. 106, pp. 249–261, 2019, doi: 10.1016/j.jedc.2019.05.002.
[4] M. Sohrabi, S. M. Mir Barzegar, and E. Chirani, "Comparison of different machine learning models in stock market index prediction," Financial Engineering and Securities Management Quarterly, vol. 14, no. 56, pp. 19–36, 2023.
[5] A. Eghtesad and M. Mohammadi, "Portfolio optimization by return prediction using LSTM, random forest, and ARIMA," Financial Management Perspective, vol. 13, no. 43, pp. 9–28, 2023, doi: 10.48308/jfmp.2024.104191.
[6] D. Riahi and A. Mazighi, "The effect of fluctuation limit changes on actual price volatility in the Tehran Stock Exchange," M.S. thesis, University of Tehran, Tehran, Iran, 2022.
[7] M. Dehghani, M. Ghasemzadeh, and H. Ansari-Samani, "Machine learning algorithms for time series in financial markets," Soft Computing and Information Technology Journal, vol. 8, no. 3, pp. 60–67, 2019.
[8] N. Kuhestani, I. Dadashi, H. Gholamnia Roshan, and K. Azinfar, "Day features and stock market performance," Financial Management Perspective, vol. 13, no. 44, pp. 33–58, 2024, doi: 10.48308/jfmp.2024.104307.
[9] N. Gholami and N. Shams Gharni, "An optimized CNN-LSTM model for stock price prediction in the Tehran Stock Exchange," Financial Management Perspective, vol. 14, no. 45, pp. 123–147, 2024, doi: 10.48308/jfmp.2024.104892.
[10] M. Nourahmadi and H. Sadeghi, "Machine learning based on the hierarchical risk parity approach (Case study: Stock portfolio of the top 30 companies listed on the Tehran Stock Exchange)," Financial Research Journal, vol. 24, no. 2, pp. 236–256, 2022.
[11] A. Chakravorty and N. Elsayed, "A Comparative Study of Machine Learning Algorithms for Stock Price Prediction Using Insider Trading Data," arXiv, Feb. 12, 2025.
[12] A. Dezhkam, M. T. Manzuri, A. Aghapour, A. Karimi, A. Rabiee, and S. M. Shalmani, "A Bayesian-based classification framework for financial time series trend prediction," The Journal of Supercomputing, vol. 79, pp. 4622–4659, 2023, doi: 10.1007/s11227-022-04746-8.
[13] S. V. Shashikala and H. S. Harshitha, "Stock Market Analysis and Prediction using Machine Learning Algorithm," International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology (IJRASET), vol. 11, no. 7, pp. 1092–1097, 2023, doi: 10.22214/ijraset.2023.54812.
[14] C. L. de Souza, "Previsão de Preços de Ações com Aprendizado de Máquina," ResearchGate, May 2024.
[15] M. Sui, C. Zhang, L. Zhou, S. Liao, and C. Wei, "An Ensemble Approach to Stock Price Prediction Using Deep Learning and Time Series Models," Preprints, vol. 2024, no. 09, p. 2077, 2024, doi: 10.20944/preprints202409.2077.v1.
[16] R. He, Z. Zhang, S. Zhang, and Q. Song, "Evaluating Regression and Ensemble Models for Financial Forecasting: The Case of Apple Stock," ResearchGate, Nov. 2023.
[17] A. Chakravorty and N. Elsayed, "A Comparative Study of Machine Learning Algorithms for Stock Price Prediction Using Insider Trading Data," arXiv, Feb. 12, 2025.
[18] C. L. de Souza, "Previsão de Preços de Ações com Aprendizado de Máquina," ResearchGate, May 2024.
[19] K. Ł. Szydłowski and J. A. Chudziak, "Hidformer: Transformer-Style Neural Network in Stock Price Forecasting," in USB Proceedings of the 21st International Conference on Modeling Decisions for Artificial Intelligence (MDAI 2024), Tokyo, Japan, Aug. 2024.
[20] R. Kumar et al., "The Effectiveness of Technical Indicators in Stock Price Prediction," International Journal of Financial Analysis, vol. 8, pp. 120–135, 2021.
[21] A. Muratov, R. Szabo, and R. Varadi, "The impact of adverse selection on the quotation strategy of stock market specialists: A Monte Carlo simulation approach," J. Econ. Dyn. Control, vol. 106, pp. 249–261, 2019.
[22] P. L. Sagar, C. Maheshbabu, G. V. S. Teja, and C. Vishnu, "An Evaluation of Stock Market Prediction using Supervised Machine Learning Techniques," in Proc. 2023 Int. Conf. Inventive Comput. Technol. (ICICT), Apr. 2023, doi: 10.1109/ICICT57646.2023.10133970.
[23] N. Kuhestani, I. Dadashi, H. Gholamnia Roshan, and K. Azinfar, "Daily features and stock market performance," Financial Management Perspective, vol. 13, no. 44, pp. 33–58, 2024, doi: 10.48308/jfmp.2024.104307.
[24] M. Hassannejad, M. Davalu, and F. Shabani, "The effects of price limit changes on intraday volatility in the Iranian stock market using realized variance (RV) and discrete Fourier transform (DFT)," Asset Management and Financial Engineering, vol. 11, no. 2, pp. 19–34, 2023, doi: 10.22108/amf.2023.134778.1755.
[25] S. Behrampour and K. Kiani, "Stock market trend prediction using data mining in big data," M.S. thesis, Semnan University, Electrical Engineering, 2015.
[26] I. Davoudi Kasbi, I. Dadashi, and K. Azinfar, "Stock price analysis using machine learning methods," Financial Advances and Mathematical Applications, vol. 6, no. 2, pp. 285–301, 2021.
[27] Sh. Bagheri and H. Izadbaksh, "Stock market prediction using machine learning, deep learning, and econometric methods: A comparative study," M.S. thesis, Shahid Beheshti University, 2021.
[28] A. Li, Q. Wei, Y. Shi, and Z. Liu, "Research on stock price prediction from a data fusion perspective," Data Science in Finance and Economics, vol. 3, no. 3, pp. 230–250, 2023, doi: 10.3934/DSFE.2023014.
[29] Md. S. Ansary, "Machine learning for predicting the stock price direction with trading indicators," ENP Engineering Science Journal, vol. 3, no. 2, pp. 34–40, 2023, doi: 10.53907/enpesj.v3i2.178.
[30] W. Bao, Y. Cao, Y. Yang, H. Che, J. Huang, and S. Wen, "Data-driven stock forecasting models based on neural networks: A review," Information Fusion, vol. 102, art. 102616, 2024, doi: 10.1016/j.inffus.2024.102616.
[31] S. Pashankar, J. Shendage, and J. Pawar, "Machine learning techniques for stock price prediction: A comparative analysis of linear regression, random forest, and support vector regression," Journal of Advanced Zoology, vol. 45, no. S4, pp. 118–127, 2024, doi: 10.53555/jaz.v45iS4.4164.
[32] T. Li, F. Ma, X. Zhang, and Y. Zhang, "Economic policy uncertainty and the Chinese stock market volatility: Novel evidence," Economic Modelling, vol. 87, pp. 24–33, 2020, doi: 10.1016/j.econmod.2019.07.002.
[33] P. Gao, R. Zhang, and X. Yang, "The application of stock index price prediction with neural network," Mathematics and Computers in Applications, vol. 25, no. 3, art. 53, 2020, doi: 10.3390/mca25030053.
[34] I. Goodfellow, Y. Bengio, and A. Courville, Deep Learning. Cambridge, MA, USA: MIT Press, 2016.
[35] M. Kantardzic, Data Mining: Concepts, Models, Methods, and Algorithms, 2nd ed. Hoboken, NJ, USA: Wiley, 2011, doi: 10.1002/9781118029145.
[36] J. Patel, S. Shah, P. Thakkar, and K. Kotecha, "Predicting stock market index using fusion of machine learning techniques," Expert Systems with Applications, vol. 42, no. 4, pp. 1–9, 2014, doi: 10.1016/j.eswa.2014.10.031.