{"title":"机器学习与深度学习在股市预测中的行为分析比较","authors":"Hasanen S. Abdullah, Nada Hussain Ali, Ammar Hussein Jassim, Syed Hamid Hussain","doi":"10.21123/bsj.2024.10017","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"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.","PeriodicalId":1,"journal":{"name":"Accounts of Chemical Research","volume":" 2","pages":""},"PeriodicalIF":16.4000,"publicationDate":"2024-07-19","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"An Analytical Comparison of the Behavior of Machine Learning and Deep Learning in Stock Market Prediction\",\"authors\":\"Hasanen S. Abdullah, Nada Hussain Ali, Ammar Hussein Jassim, Syed Hamid Hussain\",\"doi\":\"10.21123/bsj.2024.10017\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"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.\",\"PeriodicalId\":1,\"journal\":{\"name\":\"Accounts of Chemical Research\",\"volume\":\" 2\",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":16.4000,\"publicationDate\":\"2024-07-19\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Accounts of Chemical Research\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.21123/bsj.2024.10017\",\"RegionNum\":1,\"RegionCategory\":\"化学\",\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"Q1\",\"JCRName\":\"CHEMISTRY, MULTIDISCIPLINARY\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Accounts of Chemical Research","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.21123/bsj.2024.10017","RegionNum":1,"RegionCategory":"化学","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q1","JCRName":"CHEMISTRY, MULTIDISCIPLINARY","Score":null,"Total":0}
An Analytical Comparison of the Behavior of Machine Learning and Deep Learning in Stock Market Prediction
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.
期刊介绍:
Accounts of Chemical Research presents short, concise and critical articles offering easy-to-read overviews of basic research and applications in all areas of chemistry and biochemistry. These short reviews focus on research from the author’s own laboratory and are designed to teach the reader about a research project. In addition, Accounts of Chemical Research publishes commentaries that give an informed opinion on a current research problem. Special Issues online are devoted to a single topic of unusual activity and significance.
Accounts of Chemical Research replaces the traditional article abstract with an article "Conspectus." These entries synopsize the research affording the reader a closer look at the content and significance of an article. Through this provision of a more detailed description of the article contents, the Conspectus enhances the article's discoverability by search engines and the exposure for the research.