استخدام المؤشرات الفنية والشبكات العصبونية للتنبؤ بحركة أسعار الأسهم (دراسة تطبيقية على بورصة عمان)

المؤلفون

  • محمد سعد حاووط | Mohamed Saad Hawout جامعة حلب
  • إبراهيم عبد الواحد نائب | Ibrahim Abdel Wahed Nayeb جامعة حلب

DOI:

https://doi.org/10.33977/1760-005-014-004

الكلمات المفتاحية:

الشبكة العصبونية، أداة (WEKA) ، سوق الأوراق المالية، الشبكات العصبونية المتعدد الطبقات، الانتشار العكسي، التنقيب في البيانات، حركة الاسهم.

الملخص

برزت الحاجة لوجود مؤسسات متخصصة تسهم في تحويل الأموال من الجهات التي تتمتع بفائض منها إلى الجهات التي تعاني من عجز وتستطيع أن تقوم بتجميع هذه الفوائض وتوجيهها نحو المجالات الاستثمارية، ، حيث تنوعت الأدوات المالية المتداولة وكان أهمها الأسهم العادية كونها الأكثر انتشاراً في الأسواق المالية، حيث يعتمد نجاح القرارات الاستثمارية والمالية على توافر المعلومات اللازمة لمتخذي القرار التي تعتمد على أساليب التحليل العلمي والمنطقي، لذلك ظهرت في ميادين الذكاء الصنعي الشبكات العصبونية كإحدى تقنيات التنقيب في البيانات التي تساعد في اكتشاف أنماط غير معروفة مسبقاً من كميات كبيرة من البيانات، والوصول إلى نماذج قابلة للتفسير بهدف استخراج المعرفة ودعم عملية اتخاذ القرار.يعتمد البحث على استخدام أداة (WEKA) ، وذلك باستخدام الشبكة العصبونية (Multi - layer perceptron) وهي شبكة متعددة الطبقات ذات الانتشار العكسي والمؤشرات الفنية الخاصة بالتنبؤ بحركة أسعار الأسهم التاريخية ليوم واحد بالاعتماد على نمذجة بعض المعاملات الفنية للوصول إلى السعر المستقبلي للسهم خلال يوم.وتوصل البحث إلى إمكانية بناء نموذج شبكة عصبية اعتماداً على نمذجة بعض المعاملات الفنية للتنبؤ بحركة الأسعار المستقبلية للأسهم.  

 

السير الشخصية للمؤلفين

محمد سعد حاووط | Mohamed Saad Hawout، جامعة حلب

طالب دكتوراه جامعة حلب

إبراهيم عبد الواحد نائب | Ibrahim Abdel Wahed Nayeb، جامعة حلب

دكتور استاذ في قسم  بحوث عمليات وبرمجة، كلية الاقتصاد، جامعة حلب

المراجع

المراجع

جواد عبد المجيد - 2015، التنبؤ بحركة الأسهم المتداولة في سوق الأوراق المالية باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي، أطروحة دكتوراه قسم الإحصاء ونظم المعلومات، جامعة حلب، حلب، سورية.

زيد حياة- 2015، دور التحليل الفني في اتخاذ قرار الاستثمار بالأسهم دراسة تطبيقية في عينة من أسواق المال العربية الأردن، السعودية، وفلسطين، رسالة ماجستير في العلوم الاقتصادية جامعة محمد خيضر، الجزائر.

Paliyawan P. 2015-"Stock Market Direction Prediction Using Data Mining Classification, ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences, Thailand.

Ping, H, Tang,L, -2018, Predict stock market trends using improved neural networks using Google Trends, Faculty of Science, University of Northern China, China.

.

حسين عصام، 2008 - أسواق الأوراق المالية (البورصة)، دار أسامة للنشر والتوزيع الكتب الوطنية العدد (1)، عمّان، الأردن.

Mishkin F., Eakins, 2012- Financil Markets and Institutions,7th ED,Pearson, Graduate School of Business, Columbia University,USA.

Schannep J, 2008 – Dow theory for the 21 st Century, Wiley ,

New Jersey, Published by John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey, Canada.

سرور منال، 2014- العوامل المؤثرة في سوق العملات الأجنبية- دراسة تطبيقية على مؤشر الدولار الأمريكي، رسالة ماجستير جامعة دمشق، سورية.

Dunham, M.H., 2003, data mining introduction and advanced topics, prentice hall.

قطان عبد الباسط- 2017، التنبؤ بفقدان الزبائن لمخطوط المسبقة الدفع باستخدام الشبكات العصبونية، رسالة ماجستير جامعة حلب، حلب ، سورية.

Witten I., et al., 2011, Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques, book, 3rd ed, Morgan Kaufmann, London.

GUPTA L., et al., 2012, Performance Analysis of Classification Tree Learning Algorithms, Volume 55– No.6, International Journal of Computer Applications, India.

الطويل هالة، 2009- التنقيب عن البيانات 2009، كتاب دار شعاع للنشر والعلوم، سورية.

لدعم قرارات منح القروض 14. ساكت غسان، عداس ضحى،2015-استخدام شجرة القرار

مجلة البحوث جامعة حلب، قسم الإحصاء ونظم المعلومات، كلية الاقتصاد، جامعة حلب، حلب، سورية.

التنزيلات

منشور

2021-03-23

كيفية الاقتباس

Mohamed Saad Hawout م. س. ح. |, & Ibrahim Abdel Wahed Nayeb إ. ع. ا. ن. |. (2021). استخدام المؤشرات الفنية والشبكات العصبونية للتنبؤ بحركة أسعار الأسهم (دراسة تطبيقية على بورصة عمان). مجلة جامعة القدس المفتوحة للبحوث الإدارية والاقتصادية, 5(14). https://doi.org/10.33977/1760-005-014-004