تطبيق الشبكة العصبية للتحليل والتنبؤ في سوق الأسهم

لعل التنبؤ الدقيق في سوق الأسهم من أهم المشكلات التي تواجه المستثمرين ومدراء المحافظ الاستثمارية ومحللي الأسواق المالية كافّة. لذلك كان الاتجاه العام هو تطوير النماذج الرياضية المختلفة بُغيَة الوصول إلى أدق التنبؤات لحركة سوق الأسهم، ومن هذه الأنظمة نمذجة الشبكة العصبية. فبعد أن تم تطويرها، تم تطبيقها واختبارها، ومن ثمّ اعتمادها وتعميمها للتطبيق على نطاق واسع.
سوق الأسهم به الكثير من المتغيّرات ويخضع للعرض والطلب على أسهم الشركات المدرجة في قوائم البورصة المحلية أو العالمية. ويتأثر سوق الأسهم بالظروف الإجتماعية والإقتصادية للشركة المساهمة ومقدار السيولة والزخم، كما يتأثر بشكل كبير بالأخبار الإقتصادية. وتظهر الحاجة للبحث عن القيمة الفعلية للشركة و استخلاصها جرّاء حساب وتحليل بياناتها.
إن تطبيق الشبكة العصبية يعتبر أحد طرق التحليل العلمي للأسهم، وذلك للتنبؤ بحركة أسعار الأسهم و بناء التوقعات استنادا إليه. وهو عبارة عن استخدام الدوال الرياضية والخوارزميات المعقدة الخاصة بنمذجة الشبكة العصبية بشكل ثلاثي الأبعاد على الحاسب الآلي مع حساب الزمن، من أجل الوصول إلى الحلول الحسابية المناسبة لحل المشكلة ثم تطبيقها عليها.




ويعتبر تطبيق الشبكة العصبية من تطبيقات الذكاء الاصطناعي، والتي تتميز عن أجهزة الحاسب القياسية وأنظمة الخبراء بقدرتها على الوصول للبيانات الدقيقة – الخطية منها وغير الخطية – على الرسم البياني، وتحليلها باحتراف، كما تتميز بدقة التوقعات، والعائدات المرتفعة على الاستثمار بسوق الأسهم. فقد أثبتت طريقة تطبيق الشبكة العصبية في سوق الأسهم فعالية ودقة كبيرة مقارنةً بالعديد من الطرق الإحصائية والطرق الأخرى.
ويتم تطبيق دوال ووظائف نمذجة الشبكات العصبية على نطاق واسع من التطبيقات في عدة مجالات حديثة، بالإضافة إلى ذلك إلى المجالات المعروفة التقليدية مثل التعرف على الأنماط وكذلك للسيطرة على سلوك الأنماط والتحكم بها. بالإضافة إلى التطبيق في مجال الاستثمار، وفي التنبؤات بسوق الأوراق المالية.
وتتلقى كل وحدة في الشبكة مدخلات من الوحدات ذات المستوى المنخفض لتحاكي الشبكة العصبية في جسم الإنسان وعملها، ثمّ تقوم بعمليات إضافية لترجيح الاحتمالات وتحديد المخرجات، ويكون الترجيح بناءً على عوامل مختلفة مثل عدد الأسهم المصدرة لكل شركة. أو غيرها من عوامل الترجيح.
ويقوم المحلل المالي بإدخال عدد من المؤشرات الاقتصادية والفنية السابقة واعتبارها كوحدات بنائية للشبكة العصبية، و بيانات حركة سعر السهم السابقة، وتوقيت الشراء، وتوقيت البيع، فتستنتج الشبكة العصبية الاصطناعية العلاقة بين كل هذه المعطيات، ليعطيه نظام التنبؤ توقعات عالية الدقة نسبياً.
ثم يتجه إلى بناء التنبؤات خلال فترة محددة، و بالتالي يقوم المعنيون بالأمر باتخاذ قرار الوقت الأفضل لإصدار أمر البيع وأمر الشراء.
وقد وُجِدَ أن نظام التنبؤ الذي يعتمد على تطبيق الشبكة العصبية في سوق الأسهم، و يتكون من عدة شبكات عصبية متصلة فيما بينها لمعرفة العلاقات الدقيقة بين كل المدخلات، يعطي دقة أعلى في التنبؤ ويرفع نسبة تحقيق الربح من سوق الأسهم .
ومن الأمثلة عليها أيضا تطبيق الشبكة العصبية متعددة المستقبلات وهي شبكة عديدة الطبقات، يوجد بها طبقة للمدخلات وطبقة للمخرجات، وطبقة أو أكثر بين طبقة المدخلات و طبقة المخرجات. بحيث تكون متصلة ببعضها عند نقاط معينة تسمى عُقَدْ عصبية هي عبارة عن وحدات معالجة للبيانات. فتعطينا خرائط لمجموعة بيانات المدخلات ونظيرها لمجموعة بيانات المخرجات. وهذا يعني تدفق البيانات في اتجاه واحد من المدخلات إلى المخرجات نحو الأمام. فتكون النتيجة زيادة دقة التوقعات وإدارة أفضل للمخاطر.

جميل ما أشرت إليه

فهل بالامكان وضع مثال على سهم شركة إعمار أو غيره أو على مؤشر السوق عامة.

يعطيك العافيه