کتاب Deep Learning Tools for Predicting Stock Market Movements

کتاب Deep Learning Tools for Predicting Stock Market Movements (ابزارهای یادگیری عمیق برای پیش بینی حرکات بازار سهام) مروری جامع از تحقیقات و پیشرفت‌های جاری در زمینه مدل‌های یادگیری عمیق برای پیش‌بینی بازار سهام در کشور‌های توسعه‌یافته و در حال توسعه ارائه می‌کند.

در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Deep Learning Tools for Predicting Stock Market Movements را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.

مقدمه‌ای بر کتاب Deep Learning Tools for Predicting Stock Market Movements:

پیش‌بینی حرکت سهام یک موضوع کلاسیک اما دشوار است که مطالعات اقتصاددانان و دانشمندان کامپیوتر را به طور یکسان به خود جلب کرده است.

در طول چند دهه گذشته، تلاش‌های متعددی برای بررسی استفاده از فناوری‌های یادگیری خطی و ماشینی (ML) با هدف توسعه یک مدل پیش‌بینی دقیق انجام شده است.

افق‌های جدیدی مانند مدل‌های یادگیری عمیق (DL) به تازگی در این زمینه آورده شده‌اند و سرعت پیشرفت آنقدر سریع است که نمی‌توان با آن همگام شد. علاوه بر این، رفتار و الگوی بازار سهام برای دهه‌ها محققان و ریاضیدانان را گیج کرده است.

بنابراین، آشنایی با بسیاری از فرصت‌ها، سبک‌ها، ابزار‌ها و تکنیک‌های سرمایه‌گذاری برای مطالعه نوسانات بازار سهام و راه‌حل‌های مدیریت پرتفوی که در صورت وقوع یک فاجعه مالی جهانی وجود دارد، بسیار مهم است.

بنابراین، هدف کار حاضر ارائه دیدگاهی کامل از تکامل و توسعه ابزار‌ها و تکنیک‌های DL در زمینه پیش‌بینی بازار سهام در کشور‌های توسعه یافته و در حال توسعه است.

علاقه بازار سهام در سال‌های اخیر رشد کرده است. سرمایه‌گذاران هر روز میلیون‌ها دلار دارایی را مبادله می‌کنند تا سود ببرند. اگر سرمایه‌گذار بتواند رفتار بازار را پیش‌بینی کند، ممکن است بازدهی تعدیل‌شده با ریسک بالاتری کسب کند.

تحقیقات DL، ML، محاسبات نرم و هوش محاسباتی پیش‌بینی‌های دقیقی در بازار سهام ایجاد کرده‌اند. تحقیقات مالی سخت است اما برای پیش‌بینی بازار سهام ضروری است.

فرضیه بازار کارآمد (EMH) ممکن است با سرمایه‌گذارانی که بازار را در بازدهی تعدیل شده بر اساس ریسک شکست می‌دهند سازگار نباشد، اما به این معنی نیست که درست نیست. مفروضات آن مورد تردید قرار گرفته است. تکانه، برگشت و نوسانات با EMH در تضاد هستند.

سرمایه‌گذاران نهادی می‌توانند برای واکنش‌های تصادفی بیش از حد و کمتر تنظیم شوند. این منجر به مدل‌هایی شد که شامل نحوه تفکر و رفتار افراد می‌شد و این فرض را برانگیخت که سرمایه‌گذاران به دلیل نقص‌هایی مانند ضرر گریزی و واکنش بیش از حد، همیشه کاملاً منطقی هستند.

برای پیش‌بینی قیمت سهام از تحلیل‌های بنیادی و تکنیکال استفاده می‌شود. تحقیقات قبلی قیمت و بازده سهام را با استفاده از روش‌های سری زمانی آماری پیش‌بینی می‌کرد.

میانگین‌های متحرک، فیلتر کالمن و هموارسازی نمایی روش‌های معمولی هستند. رگرسیون لجستیک و ماشین‌های بردار پشتیبان در تحقیقات پیش‌بینی بازار سهام با معرفی هوش مصنوعی و محاسبات نرم جذابیت پیدا کرده‌اند.

این الگوریتم‌ها می‌توانند داده‌های سری زمانی پیچیده‌تری را برای پیش‌بینی بهتر مدیریت کنند. این ابزار‌های جدید و مفید پیش‌بینی بازار مالی، دانشگاهیان را مجذوب خود می‌کند.

تکنیک‌های DL و مدل‌های پیش‌بینی در حال تکامل هستند. زبان‌های برنامه‌نویسی برای ساده‌تر ساختن و آزمایش مدل DL تکامل یافته‌اند.

اخبار یا داده‌های آنلاین به پیش‌بینی‌های بازار سهام می‌افزاید. شبکه‌های عصبی گراف مبتنی بر دانش یک نوآوری جدید هستند. DL برای تشخیص‌اشیا، طبقه‌بندی تصاویر و پیش‌بینی سری‌های زمانی استفاده می‌شود. مدل‌های DL برای پیش‌بینی بازار سهام از مدل‌های خطی و یادگیری ماشینی (ML) بهتر عمل می‌کنند، زیرا می‌توانند حجم وسیعی از داده‌ها را مدیریت کنند و ارتباط‌های غیرخطی را درک کنند.

کسب‌وکار‌های مدیریت دارایی (AMC) و بانک‌های سرمایه‌گذاری (IBs) در حال گسترش بودجه خود برای تحقیقات هوش مصنوعی هستند که در حال حاضر توسط مدل‌های DL نشان داده می‌شود. هدف کار حاضر ارائه دیدگاهی کامل از تکامل و توسعه ابزار‌ها و تکنیک‌های DL در زمینه پیش‌بینی بازار سهام است.

امیدواریم اثر حاضر به عنوان چراغ راهنما در کاوش شما در این تقاطع فریبنده باشد. باشد که بینش‌های موجود در این صفحات به شما این امکان را بدهد که پیچیدگی‌های امور مالی را با اعتماد به نفس جدید و درک عمیق‌تر پتانسیل تحول‌آفرینی که در پیوند DL و پیش‌بینی‌های بازار سهام نهفته است، هدایت کنید.

در گردآوری این اثر، ما از منابع بی‌شماری، از تحقیقات دانشگاهی و مطالعات موردی صنعتی گرفته تا کاربرد‌های دنیای واقعی، استفاده کرده‌ایم. هدف ما ارائه دیدگاهی متوازن است – دیدگاهی که نه تنها دانش فنی را منتقل می‌کند، بلکه تفکر انتقادی و پرورش رویکردی دقیق برای تحلیل بازار را تقویت می‌کند.

فصل ۱ کتاب Deep Learning Tools for Predicting Stock Market Movements، به توسعه یک مدل مجموع برای پیش‌بینی بازار سهام، ترکیب حافظه کوتاه‌مدت (LSTM)، میانگین متحرک یکپارچه اتورگرسیو (ARIMA)، و تحلیل احساسات می‌پردازد.

این تحقیق وابستگی‌های طولانی‌مدت را با استفاده از LSTM، روابط خطی از طریق ARIMA و احساسات عمومی از توییت‌ها با استفاده از تجزیه و تحلیل احساسات جمع‌آوری می‌کند.

نتایج تجربی دقت برتر مدل مجموعه را نسبت به مدل‌های فردی نشان می‌دهد. این مطالعه بر اهمیت تحلیل احساسات استخراج شده از توییت‌ها در افزایش پیش‌بینی‌های بازار سهام تأکید می‌کند. این رویکرد نوآورانه بینش‌های بهبود یافته‌ای را در مورد تغییرات قیمت سهام ارائه می‌دهد که به نفع سرمایه‌گذاران و مؤسسات مالی است.

فصل ۲ کتاب Deep Learning Tools for Predicting Stock Market Movements، توضیح داد که گسترش سریع فناوری‌های محاسبات کوانتومی (QuCo) که مهندسی نرم‌افزار را تغییر می‌دهد، با بازار نرم‌افزار مواجه می‌شود. ارزیابی و اولویت‌بندی مشکلات QuCo، با این حال، پراکنده و ناپخته است.

ماهیت اولیه تحقیقات QuCo و تقاضای فزاینده برای مطالعات چند رشته‌ای برای رسیدگی به این چالش‌ها با تجزیه و تحلیل ادبیات کامل با استفاده از داده‌های چندین کتابخانه دیجیتال نشان داده شد.

بینش‌های حاصل از این مطالعه شامل ضرورت تلاش‌های سازمانی قابل‌توجه برای بهره‌برداری مناسب از مزایای QuCo، مستندسازی فرآیند‌ها، نیاز‌ها و هنجار‌های اساسی برای استقرار مؤثر QuCo، و پرداختن به مسائل در مقیاس‌پذیری و ارزیابی عملکرد منابع است. محققان باید ببینند که چگونه جذب فناوری‌های جدید می‌تواند منحنی یادگیری سازمانی را کاهش دهد و پذیرش را تشویق کند.

پیامد‌های این مطالعه شامل نیاز به تلاش‌های سازمانی اساسی برای استفاده کامل از مزایای QuCo، مستندسازی فرآیند‌ها، الزامات، و قوانین ذاتی برای پذیرش مؤثر QuCo، و رسیدگی به چالش‌ها در مقیاس‌پذیری و ارزیابی عملکرد منابع است. محققان باید بررسی کنند که چگونه فرآیند جذب فناوری می‌تواند بار یادگیری سازمانی را کاهش دهد و جذب فناوری جدید را ارتقا دهد.

فصل ۳ کتاب Deep Learning Tools for Predicting Stock Market Movements، به پیچیدگی‌های علاقه آزاد در بازار مشتقه می‌پردازد و بر اهمیت آن در پیش‌بینی احساسات بازار تأکید می‌کند. با ردیابی تغییرات قیمت لحظه‌ای، سود باز و داده‌های تحویل، معامله گران می‌توانند اهداف اپراتور را بسنجند.

این فصل از کتاب Deep Learning Tools for Predicting Stock Market Movements، بر اهمیت تجزیه و تحلیل علاقه باز در کنار نمودار‌های فنی تأکید می‌کند و به شاخص‌های کلیدی مانند نسبت‌های تماس برای تعیین موقعیت بازار اشاره می‌کند. از طریق تجزیه و تحلیل جامع داده‌های سهام و روند‌های بهره باز، سرمایه‌گذاران می‌توانند تصمیمات آگاهانه اتخاذ کنند.

با این حال، مهم است که به یاد داشته باشیم که عوامل متعددی باید بر استراتژی‌های بازار تأثیر بگذارند، و داده‌های بهره باز درون روز (OI) نقش مهمی در درک پویایی بازار دارند.

فصل ۴ کتاب Deep Learning Tools for Predicting Stock Market Movements، مروری بر تکنیک‌های DL برای پیش‌بینی روند‌های بازار سهام، بررسی اثربخشی آن‌ها در بازه‌های زمانی مختلف و شرایط بازار ارائه می‌کند.

معماری‌هایی مانند شبکه‌های عصبی مکرر، شبکه‌های عصبی کانولوشن، و مدل‌های مبتنی بر ترانسفورماتور را بررسی می‌کند، پیش پردازش داده‌ها، مهندسی ویژگی‌ها و پیچیدگی مدل را برجسته می‌کند.

جهت‌های تحقیقاتی آینده شامل مدل‌های ترکیبی، کاوش منابع داده‌های جایگزین، و رسیدگی به نگرانی‌های اخلاقی است. این راهنما برای محققان و متخصصانی که به دنبال هدایت چشم‌انداز در حال تحول پیش‌بینی بازار سهام از طریق DL هستند، ارزشمند است.

فصل ۵ کتاب Deep Learning Tools for Predicting Stock Market Movements، پیامد‌های بحران مالی ۲۰۰۸ و پتانسیل بحران دیگر در سال ۲۰۲۳ را بررسی کرده است و بر پیشرفت‌های هوش مصنوعی (AI) و QuCo برای پیش‌بینی‌های بازار سهام تأکید می‌کند.

تکنیک‌هایی مانند QuCo کور (BQC) و شبکه‌های عصبی کوانتومی (QNN) با مدل‌هایی که برای پیش‌بینی دقیق سهام طراحی شده‌اند، ظهور کرده‌اند. تمرکز این فصل از کتاب Deep Learning Tools for Predicting Stock Market Movements، تجزیه و تحلیل و توصیه دقیق‌ترین الگوریتم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و QuCo است.

با این حال، چالش‌ها مانند داده‌های محدود، داده‌های بازار پر سر و صدا، قابلیت تفسیر مدل و نیاز به پیش‌بینی‌های بلادرنگ همچنان وجود دارند. پرداختن به این موارد، راه را برای DL هموار می‌کند تا پیش‌بینی قیمت سهام را متحول کند و از پیش‌بینی پیشرفته و مدیریت ریسک اطمینان حاصل کند.

فصل ۶ کتاب Deep Learning Tools for Predicting Stock Market Movements، کاربرد‌ها و مفاهیم مدل‌های مختلف برای علیت، نوسانات و یکپارچگی مشترک در بازار‌های سهام را بررسی کرده است. با استفاده از مدل‌هایی مانند علیت گرنجر، VAR، GARCH و مدل‌های ادغام مشترک، محققان می‌توانند پویایی پیچیده سیستم‌های مالی را تحلیل و درک کنند.

این مدل‌ها نقشی محوری در درک روابط علی، پیش‌بینی نوسانات و شناسایی تعادل‌های اقتصادی بلندمدت در بازار‌های سهام دارند. کاربرد‌های عملی به مدیریت پورتفولیو، ارزیابی ریسک و هدایت تصمیمات سرمایه‌گذاری گسترش می‌یابد.

این فصل از کتاب Deep Learning Tools for Predicting Stock Market Movements، بر تأثیر عمیق این مدل‌ها در پیشرفت دانش مالی، ارائه بینش به سرمایه‌گذاران و سیاست‌گذاران، و ارتقای درک عمیق‌تر روابط متقابل مالی پیچیده تأکید می‌کند.

فصل ۷ کتاب Deep Learning Tools for Predicting Stock Market Movements، توضیح می‌دهد که بازار مالی برای توسعه اقتصادی بسیار مهم است، زیرا بازار ثانویه با بازار سهام سروکار دارد.

فرصت‌های سرمایه‌گذاری بلندمدت را برای سرمایه‌گذاران ارائه می‌دهد و توسط مشاغل کوچک و بخش‌های مالی استفاده می‌شود. معاملات سهام بر پیش‌بینی‌پذیری متکی است که توصیه‌های مالی عالی ارائه می‌دهد و جهت بازار سهام را پیش‌بینی می‌کند.

تکنیک‌هایی مانند مدل‌های بیزی، طبقه‌بندی‌کننده‌های فازی، شبکه‌های عصبی مصنوعی، طبقه‌بندی‌کننده‌های SVM، شبکه‌های عصبی و ML برای پیش‌بینی بازار سهام استفاده شده‌اند. در حالی که مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند سرمایه‌گذاران را راهنمایی کنند، ممکن است همیشه رخداد‌های غیرمنتظره را در نظر نگیرند.

فصل ۸ کتاب Deep Learning Tools for Predicting Stock Market Movements، به بررسی نقش فزاینده هوش مصنوعی در معاملات بازار سهام می‌پردازد و برنامه‌های رایگان مبتنی بر هوش مصنوعی را برجسته می‌کند که به معامله گران در تصمیم‌گیری آگاهانه کمک می‌کند. این سیستم‌های هوش مصنوعی با ارائه بینش‌های گسترده مبتنی بر داده، کارایی عملیات بازار سهام را افزایش می‌دهند.

این تحقیق بر تأثیر فعلی و بالقوه هوش مصنوعی در پیش‌بینی روند‌های بازار سهام متمرکز است. روش مطالعه، از جمله جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها، با کاوش در مسیر‌های آینده و پیامد‌های برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی در تحقیقات بازار سهام به دقت ارائه شده است.

فصل ۹ کتاب Deep Learning Tools for Predicting Stock Market Movements، رابطه بین تصمیمات سیاست پولی و بازده سهام را با استفاده از روش مطالعه رویداد تحلیل می‌کند. این نشان می‌دهد که تغییرات غیرمنتظره در تصمیم‌گیری‌های سیاستی اثر معکوس بر بازده سهام دارد و بر اهمیت شرایط بازار در ارزیابی رابطه تأکید می‌کند.

تجزیه و تحلیل همچنین نشان می‌دهد که تأثیر سیاست پولی بر بازده سهام در بین بخش‌ها یکنواخت نیست و بر نیاز به یک رویکرد خاص بخش تأکید می‌کند. محدودیت‌های مالی نقش محدودی در توضیح تفاوت‌ها در واکنش‌های بازده سهام به شگفتی‌های سیاست پولی دارند.

این یافته‌ها با ارائه بینش‌های متنوع در رابطه بین تصمیمات سیاست پولی و بازده سهام در بازار‌های نوظهور به ادبیات کمک می‌کنند.

فصل ۱۰ کتاب Deep Learning Tools for Predicting Stock Market Movements، بر اهمیت هوش مصنوعی در پیش‌بینی حرکات بازار سهام تأکید می‌کند. در حالی که نوسانات بازار سهام می‌تواند برای سرمایه‌گذاران دلهره‌آور باشد، توانایی هوش مصنوعی برای پردازش سریع مجموعه داده‌های گسترده و شناسایی الگو‌ها برتری نسبت به روش‌های پیش‌بینی سنتی دارد.

این مطالعه مروری بر ادبیات سیستماتیک ارائه می‌کند و تأکید می‌کند که در حالی که مدل‌های هوش مصنوعی‌امیدوارکننده بوده‌اند، نظارت ثابتی در انتخاب و پردازش داده‌های ورودی وجود دارد که پایه و اساس هر مدل پیش‌بینی‌کننده را تشکیل می‌دهد.

این تحقیق بر اهمیت اعتبارسنجی مدل، که اغلب نادیده گرفته می‌شود، و نیاز به پیش‌بینی‌های چند مرحله‌ای دقیق به جلو، تأکید می‌کند. یافته‌ها نشان می‌دهد که استفاده از مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی می‌تواند برای سهامداران مختلف در بخش مالی مفید باشد و به طور بالقوه اعتماد و مشارکت در معاملات سهام را افزایش دهد.

این به نوبه خود می‌تواند رشد اقتصادی را تحریک کند، سرمایه‌گذاری بیشتری را دعوت کند و اعتماد به مدل‌های پیش‌بینی را در میان جمعیت بزرگتر تقویت کند.

فصل ۱۱ کتاب Deep Learning Tools for Predicting Stock Market Movements، تأکید کرد که هوش مصنوعی یک فناوری پرکاربرد در بخش‌های مختلف است که از علوم کامپیوتر برای تصمیم‌گیری و حل مشکلات استفاده می‌کند.

این شامل DL و ML است که اغلب به طور همزمان به آن‌ها اشاره می‌شود. بخش مالی همچنین در حال اتخاذ فناوری‌های جدید برای بهبود کارایی عملیاتی است.

رویکرد‌های DL و ML اصول مشابهی دارند، اما با یکدیگر تفاوت دارند. هدف این فصل کتاب Deep Learning Tools for Predicting Stock Market Movements، مقایسه راهبرد‌های ML و DL برای شناسایی تمایزات اصلی آنهاست. درک مزایا، معایب و کاربرد هر روش قبل از اتخاذ آن بسیار مهم است. این مطالعه اطلاعاتی در مورد استفاده از هر دو استراتژی و مزایای منحصر به فرد آن‌ها برای کاربران ارائه می‌دهد.

فصل ۱۲ کتاب Deep Learning Tools for Predicting Stock Market Movements، توضیح داده است که بازار مالی به دلیل نوسانات و ماهیت غیرقابل پیش‌بینی آن شناخته شده است و پیش‌بینی دقیق قیمت سهام را به چالش می‌کشد.

تکنیک‌های ML، مانند جنگل تصادفی (RF)، k-nearest Neighbors (KNN)، SVM و Naive Bayes، برای پیش‌بینی ارزش سهام و روند بازار استفاده شده‌اند.

این مطالعه الگوریتم‌های مختلفی از جمله تحلیل احساسات، تحلیل سری‌های زمانی و روش‌های مبتنی بر نمودار را مورد تجزیه و تحلیل قرار داد.

نتایج نشان داد که الگوریتم‌های ML از پیش‌بینی‌های انسانی بهتر عمل می‌کنند و در زمان و منابع صرفه‌جویی می‌کنند. برای بهبود پیش‌بینی قیمت سهام، تحقیقات باید ادغام تحلیل روند سهام با داده‌های تاریخی سهام، ارائه توصیه‌های دقیق‌تر و مؤثرتر سهام را در اولویت قرار دهد.

همچنین می‌توان از تکنیک‌های مبتنی بر یادگیری پیشرفته برای استخراج ویژگی‌های مرتبط استفاده کرد و دقت پیش‌بینی قیمت سهام را بهبود بخشید. تحقیقات بیشتر باید پیچیدگی‌ها و شیب‌های شبکه‌های دارای گره‌های متعدد را بررسی کند و بینش‌ها و مسیر‌های بالقوه را برای تحقیقات آینده در این زمینه ارائه دهد.

فصل ۱۳ کتاب Deep Learning Tools for Predicting Stock Market Movements، به تأثیر اقتصادی بازار سهام، مشارکت سرمایه‌گذاران برای بهینه‌سازی سود و کاهش ریسک می‌پردازد. پیش‌بینی بازار‌های سهام به دلیل عدم قطعیت‌های اقتصادی چالش برانگیز است.

این مطالعه تکنیک‌های پیش‌بینی‌کننده مانند تحلیل تکنیکی و بنیادی را در کنار ML بررسی می‌کند. این بررسی سیستماتیک و تجزیه و تحلیل کتاب سنجی کامل ۸۹ اثر تحقیقاتی (۲۰۰۲-۲۰۲۳) را با تمرکز بر تحلیل بنیادی و پیش‌بینی بازار سهام انجام می‌دهد.

نویسندگان، مؤسسات، کشور‌ها و منابع تأثیرگذار را برجسته می‌کند و در عین حال ساختار‌های فکری را با استفاده از جفت کتابشناختی آشکار می‌کند.

الگوریتم‌های ML، معیار‌های انتخاب ویژگی، نسبت‌های آموزش/آزمایش، و معیار‌های دقت مورد بحث قرار می‌گیرند. شاخص‌های فنی و متغیر‌های اساسی مورد استفاده در پیش‌بینی بررسی می‌شوند. به طور کلی، این مطالعه الگوریتم‌های ML، انتخاب ویژگی، نسبت‌های آموزش/آزمایش، معیار‌های دقت، شاخص‌های فنی و متغیر‌های پیش‌بینی بازار را بررسی می‌کند.

فصل ۱۴ کتاب Deep Learning Tools for Predicting Stock Market Movements، به بررسی تأثیر هوش هیجانی (EI) بر تصمیمات سرمایه‌گذاری در بین سرمایه‌گذاران هندی می‌پردازد. این تحقیق از طریق یک نظرسنجی شامل ۲۳۹ سرمایه‌گذار باتجربه از شهر‌های بزرگ مترو، چهار عامل کلیدی مرتبط EI را با انتخاب‌های سرمایه‌گذاری شناسایی می‌کند: نگرش، احساسات، ادراک و ریسک گریزی.

یافته‌ها تأکید می‌کنند که کسانی که EI بالاتری دارند، تمایل دارند تصمیمات سرمایه‌گذاری عاقلانه‌تری بگیرند. این مطالعه بر اهمیت تقویت مهارت‌های EI برای ذینفعان سرمایه‌گذاری تأکید می‌کند و نشان می‌دهد که شناخت و پرورش این مهارت‌ها می‌تواند نتایج سرمایه‌گذاری را بهینه کند. راه‌های تحقیقاتی آینده در زمینه‌های فرهنگی متنوع نیز برای گسترش این درک توصیه می‌شود.

فصل ۱۵ کتاب Deep Learning Tools for Predicting Stock Market Movements، چالش‌هایی را که مالی رفتاری برای مالی سنتی ارائه می‌کند، مورد بحث قرار می‌دهد که بر فرآیند‌های تصمیم‌گیری منطقی در سرمایه‌گذاری تأکید می‌کند. این تحقیق با تمرکز بر سه سوگیری شناختی، یعنی اعتماد بیش از حد، خوش بینی و توهم کنترل، از یک پرسشنامه ساختاریافته تکمیل شده توسط ۳۶۲ شرکت‌کننده برای تجزیه و تحلیل تأثیر آن‌ها بر تصمیمات مالی استفاده کرد.

یافته‌ها ارتباط معنی‌داری بین اعتماد بیش از حد و انتخاب‌های سرمایه‌گذاری را نشان می‌دهند، در حالی که خوش‌بینی و توهم کنترل تأثیر قابل‌توجهی نشان ندادند. اگرچه بینش‌های مهمی در مورد سوگیری‌های رفتاری در میان سرمایه‌گذاران در دهلی / NCR ارائه می‌دهد، دامنه مطالعه محدود است.

این تحقیق بر اهمیت آگاهی سرمایه‌گذاران از این سوگیری‌ها برای تصمیم‌گیری آگاهانه تأکید می‌کند و پیامد‌هایی برای مشاوران مالی، شرکت‌های کارگزاری و سیاست‌گذاران بازار سهام دارد.

فصل ۱۶ کتاب Deep Learning Tools for Predicting Stock Market Movements، به بررسی نقش داده‌های جایگزین در مدیریت سرمایه‌گذاری می‌پردازد. این اطلاعات غیرسنتی و بدون ساختار، بینش‌های منحصر به فردی را ارائه می‌دهد، اما با چالش‌هایی مانند کیفیت داده، حریم خصوصی و عدم استانداردسازی همراه است.

حاکمیت مؤثر، اعتبار سنجی و بهترین شیوه‌ها می‌تواند کاربرد داده‌های جایگزین را افزایش دهد. آینده نیازمند همکاری میان ذینفعان، پیشرفت در فن‌آوری‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها، چارچوب‌های نظارتی در حال تحول، و آموزش مداوم برای متخصصان سرمایه‌گذاری است.

یافته‌های این مطالعه به شرکت‌های سرمایه‌گذاری، ارائه‌دهندگان داده، نهاد‌های نظارتی و جامعه دانشگاهی راهنمایی می‌کند تا از داده‌های جایگزین برای تصمیم‌گیری‌ها و استراتژی‌های سرمایه‌گذاری بهتر استفاده کنند.

در فصل ۱۷ کتاب Deep Learning Tools for Predicting Stock Market Movements، بحث می‌شود که نظریه‌های مالی سنتی بر رفتار منطقی سرمایه‌گذاران تکیه می‌کنند و بر بهینه‌سازی بازده از طریق تحلیل بنیادی، تحلیل فنی و قضاوت شخصی تمرکز می‌کنند.

با این حال، تحقیقات اخیر ناسازگاری‌هایی را در این نظریه‌ها در سناریو‌های عملی شناسایی کرده است. سرمایه‌گذاران خرد در بازار سهام مستعد تأثیرات، سوگیری‌ها و عوامل احساسی مختلفی هستند که می‌تواند بر فرآیند تصمیم‌گیری آن‌ها تأثیر بگذارد. مالی رفتاری، یک حوزه بین رشته‌ای، با هدف درک تصمیم‌گیری غیرمنطقی با ادغام اصول روانشناختی و تئوری‌های رفتار انسانی است.

تأثیر احساسات و روانشناسی سرمایه‌گذاران بر تصمیمات سرمایه‌گذاری آن‌ها را بررسی می‌کند و اهمیت درک اینکه چگونه احساسات به رفتار غیرمنطقی کمک می‌کند را برجسته می‌کند. وارن بافت بر نیاز به زیرکی فکری و محدودیت عاطفی برای رفتار منطقی تأکید کرد.

حوزه روانشناسی نسبتاً نوپا باقی مانده است، اما بررسی پویایی رفتار گروهی در بازار‌ها و ویژگی‌های رفتاری سرمایه‌گذاران فردی برای دستیابی به موفقیت در تلاش‌های سرمایه‌گذاری بسیار مهم است.

فصل ۱۸ کتاب Deep Learning Tools for Predicting Stock Market Movements، مفهوم نوسان و اهمیت آن را در بازار‌های مالی به هم پیوسته بررسی می‌کند، به ویژه بر انتقال آن بین بازار‌های آتی کالا و سهام هند تمرکز می‌کند.

این مطالعه با استفاده از آزمون‌ها و مدل‌های آماری مختلف بر روی داده‌های سال‌های ۲۰۰۷ تا ۲۰۲۲، میزان سرریز نوسانات را در بین شاخص‌های مختلف تعیین می‌کند. نتایج اولیه نشان می‌دهد که شاخص انرژی به‌عنوان بی‌ثبات‌ترین، با شاخص Comdex که فرستنده نوسان اولیه است.

این یافته‌ها بینش‌های ارزشمندی را برای مدیران پورتفولیو، سرمایه‌گذاران و سیاست‌گذاران ارائه می‌کند تا در مواجهه با شرایط نوسان بازار، استراتژی‌ای مؤثر داشته باشند.

در پایان، سفر به قلمرو ابزار‌های DL برای پیش‌بینی حرکات بازار سهام یکی از اکتشافات و نوآوری مداوم است. از آنجایی که چشم‌انداز مالی به تکامل خود ادامه می‌دهد و مرز‌های فناوری بیشتر می‌شوند، بینش‌های به‌دست‌آمده از این کتاب به‌عنوان یک پله است، نه یک نقطه پایان.

مسیر رو به جلو مستلزم کاوش مداوم، انطباق، و همکاری بین محققان، پزشکان و بینندگان است. همانطور که در صفحات بعدی جستجو می‌کنید، ما شما را تشویق می‌کنیم که چالش‌ها را در آغوش بگیرید، فرصت‌ها را در آغوش بگیرید و تحولی را که این ابزار‌ها می‌توانند در دنیای پیچیده تحلیل بازار سهام ایجاد کنند، بپذیرید.

سرفصل‌های کتاب Deep Learning Tools for Predicting Stock Market Movements:

• Cover
• Title Page
• Copyright Page
• Dedication Page
• Contents
• Preface
• Acknowledgments
• Chapter 1 Design and Development of an Ensemble Model for Stock Market Prediction Using LSTM, ARIMA, and Sentiment Analysis
• Chapter 2 Unraveling Quantum Complexity: A Fuzzy AHP Approach to Understanding Software Industry Challenges
• Chapter 3 Analyzing Open Interest: A Vibrant Approach to Predict Stock Market Operator’s Movement
• Chapter 4 Stock Market Predictions Using Deep Learning: Developments and Future Research Directions
• Chapter 5 Artificial Intelligence and Quantum Computing Techniques for Stock Market Predictions
• Chapter 6 Various Model Applications for Causality, Volatility, and Co-Integration in Stock Market
• Chapter 7 Stock Market Prediction Techniques and Artificial Intelligence
• Chapter 8 Prediction of Stock Market Using Artificial Intelligence Application
• Chapter 9 Stock Returns and Monetary Policy
• Chapter 10 Revolutionizing Stock Market Predictions: Exploring the Role of Artificial Intelligence
• Chapter 11 A Comparative Study of Stock Market Prediction Models: Deep Learning Approach and Machine Learning Approach
• Chapter 12 Machine Learning and its Role in Stock Market Prediction
• Chapter 13 Systematic Literature Review and Bibliometric Analysis on Fundamental Analysis and Stock Market Prediction
• Chapter 14 Impact of Emotional Intelligence on Investment Decision
• Chapter 15 Influence of Behavioral Biases on Investor Decision-Making in Delhi-NCR
• Chapter 16 Alternative Data in Investment Management
• Chapter 17 Beyond Rationality: Uncovering the Impact of Investor Behavior on Financial Markets
• Chapter 18 Volatility Transmission Role of Indian Equity and Commodity Markets
• Glossary
• Index
• EULA

جهت دانلود کتاب Deep Learning Tools for Predicting Stock Market Movements می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.