Key points are not available for this paper at this time.
لقد كان التنبؤ بالاتجاهات في أسعار سوق الأسهم مجال اهتمام للباحثين لسنوات عديدة بسبب طبيعته المعقدة والديناميكية. يجعل التقلب الداخلي في سوق الأسهم حول العالم مهمة التنبؤ تحديًا. على الرغم من أن النمذجة التنبؤية ونمذجة الانتشار فعالة، إلا أنها لا يمكن أن تكون العلاج الشامل لمجموعة متنوعة من المشكلات التي تواجه التنبؤ، سواء على المدى القصير أو غيره. يجب تقليل مخاطر السوق، المرتبطة ارتباطًا وثيقًا بأخطاء التنبؤ، لضمان الحد الأدنى من المخاطر في الاستثمار. يقترح المؤلفون تقليل خطأ التنبؤ من خلال معالجة مشكلة التنبؤ كمشكلة تصنيف، وهي مجموعة شائعة من الخوارزميات في تعلم الآلة. في هذه الورقة، نقترح طريقة جديدة لتقليل مخاطر الاستثمار في سوق الأسهم من خلال التنبؤ بعوائد سهم باستخدام فئة من خوارزميات تعلم الآلة القوية المعروفة بتعلم التجميع. يتم استخدام بعض المؤشرات الفنية مثل مؤشر القوة النسبية (RSI)، والمذبذب العشوائي وغيرها كمدخلات لتدريب نموذجنا. النموذج التعليمي المستخدم هو مجموعة من عدة أشجار قرار. وقد أظهرت الخوارزمية أنها تتفوق على الخوارزميات الموجودة في الأدبيات. لقد وُجد أن تقديرات خطأ خارج الحقيبة (OOB) مشجعة. الكلمات الرئيسية: مصنف الغابات العشوائية، التنبؤ بأسعار الأسهم، التنعيم الأسي، استخراج الميزات، خطأ OOB والتقارب.
قام خيرم et al. (الجمعة) بدراسة هذا السؤال.