بسم الله الرحمن الرحيم
إن مفتاح النجاح فى التنبؤ أهمية تداول الأسهم هو تحقيق أفضل العوائد بأقل عدد ممكن من البيانات المدخلة .
ونظرا لعدم اليقين فى سوق الأوراق المالية فإن تقنيات الحاسب الآلى هى الحل لإيجاد العلاقات غير الخطية فى سوق أهمية تداول الأسهم .
من أجل الوصول للتنبؤ السليم بالأسعار المستقبلية لأسعار الأسهم وبدون الحاجة لمعرفة سابقة بتوزيعات البيانات الإحصائية للأسهم .
من تطبيقات الأنظمة الذكية من أجل تحليل أهمية تداول الأسهم هى إستخدام تقنيات الحاسب الآلى المتاحة فى التحليل .
ومنها تهجين تقنية الشبكة العصبية مع تقنية الضبابية العصبية والتطبيق على سوق الأسهم المتوقعة .
إن المتنبئين فى سوق الأسهم يبذلون جهد كبير فى تطوير طرق للتنبؤ بقيم مؤشر معين أو التنبؤ بأسعار الأسهم لتحقيق عائدات عالية عن طريق إستراتيجيات لإجراء الصفقات بشكل جيد .
فالتنبؤ بتوقعات الأسعار فى الأسواق المالية أمر صعب وخصوصا على المبتدئين وصغار المستثمرين .
وهى الداعى الأساسى للإحتياج لنمذجة دقيقة لهذه التقلبات التى تنشأ من الحركة السعرية المرغوب بها للحصول على العائد .
وللعوامل المؤثرة بقوة على سوق الأسهم مثل فترات الركود والتوسع وهذه العوامل تؤثر بالطبع على معدلات عوائد الأسهم وتكون مدفوعة بالتقلبات الدورية وغيرها من التقلبات القصيرة الأجل فى الطلب الكلى .
لذلك فقد طور الباحثون نماذج للتنبؤ بأسعار الأسهم الفردية ونماذج للمؤشرات والأسهم بدون النظر إلى حجم التداول اليومى .
فعلى سبيل المثال فإن مؤشر سوق الأسهم يمثل متوسط حركة العديد من الأسهم الفردية ويعكس حركة السوق ككل فى الأساس بدلا من حركة الأسهم وبدون أخذ خصائص الشركة فى الإعتبار .
إدخال المتغيرات
إدخال المتغيرات للأنظمة الذكية يختلف عددها حسب نوع النمذجة .
ففى المتوسط يتراوح عدد المتغيرات بين أربعة وعشرة متغيرات وأحيانا يتم إستخدام متغيرين فقط وأحيانا أخرى يتم إدخال تسعة وخمسين متغير .
المدخلات الأكثر إستخدام هى سعر فتح مؤشر الأسهم وسعر الإغلاق أعلى قيم الأسعار اليومية وأدناها وحجم العينة الإحصائية يعتمد على الفترة الزمنية المطلوب تحليلها .
وهى متطلبات بسيطة لبدأ إستخدام الأنظمة الذكية من أجل الحصول على التوقعات فى سوق الأسهم .
وأحيانا يستخدم سعر الإفتتاح وسعر الإغلاق اليومى الحد الأدنى اليومى والسعر الأقصى وحجم التداولات اليومى .
وتستطيع تقنيات الحاسب الآلى تقدير القيم المفقودة بطرق إحصائية .
وفى بورصة بعض الدول يتم إستخدام سعر صرف الدولار الأمريكى وقيمة عملة الذهب للتنبؤ بقيم مؤشرات الأسهم الثابتة وبأسعار الصرف .
حيث تعتبر هذه المدخلات هى بيانات إحصائية تستخدم فى الحصول على مؤشرات التحليل الأساسية .
آلية عمل التنبؤ والتوقعات
ربما تؤثر المعالجة السابقة للمتغيرات المدخلة بإستخدام خوارزميات معينة وطرق رياضية محددة على أداء عملية التنبؤ .
فيجب عمل تحليل الحساسية للتخلص من المدخلات الغير مطلوبة التى تحد من إجراء عملية التنبؤ .
وعند تهجين تقنية الشبكة العصبية وتقنية الضبابية العصبية يمكننا توجيه الرسم البيانى مع القيم والأحداث .
فيتم إستخدام هاتين التقنيتين على نطاق واسع فهى تجمع بين القدرات الهيكلية لشبكة العصبية للإنسان والتعلم من الشبكات العصبية مع التهيئة اللغوية والتحقق من جوانب النظام الضبابية الغامضة .
فالأنظمة الذكية العصبية الضبابية يتم تصنيفها حسب نوع الوظائف والدوال المستخدمة مثل جاوس .
قياس إداء تقنيات الإنظمة الذكية
لقياس أداء هذه الأنظمة الذكية ومعرفة فعاليتها يوجد خطوات إحصائية وأخرى غير إحصائية .
وتشمل الخطوات الإحصائية حساب متوسطات الخطأ المختلفة والمؤشرات الاحصائية الأخرى مثل الإرتباط التلقائى ومعامل الإرتباط ومتوسط الإنحراف المطلق وقيمة الإرتباط التربيعى والإنحراف المعيارى .
وهناك نماذج غير إحصائية لقياس أداء الجانب الإقتصادى والمساعدة في عملية التنبؤ .
مثل مقياس معدل هيت ويقيس النسبة المئوية للتنبؤات الصحيحة ومقياس الربحية ويعتمد على معدل العائد السنوى ومتوسط الربح السنوى .
تهجين تقنيات الأنظمة الذكية من أجل تحليل الأسهم
ليست هناك تعليقات:
إرسال تعليق