انموذج ھجین (SVM-GA) لتحسین دقة التنبؤ بأسعار الأسھم

المؤلفون

  • منى كاظم جوي مركز التعليم المستمر ، رئاسة الجامعة ، الجامعة التقنية الوسطى ، بغداد العراق https://orcid.org/0000-0002-4151-1638

DOI:

https://doi.org/10.31272/jae.i153.1575

الكلمات المفتاحية:

، النماذج الهجينة ، النماذج الهجينة، آلة المتجهات الداعمة

الملخص

على الرغم من أن النماذج الهجينة أثبتت فعاليتها في التنبؤ بأسعار الأسهم، إلا أن معظم الدراسات السابقة ركزت على خوارزميات التعلم العميق (LSTM، CNN) دون الاستفادة الكاملة من قدرات الخوارزميات الجينية لتحسين معاملات آلات المتجهات الداعمة، لاسيما عند التعامل مع بيانات السلاسل الزمنية متعددة الترددات، يقدم هذا البحث انموذجاً هجينًا مبتكرًا (GA-SVM) يجمع بين الخوارزمية الجينية وآلة المتجهات الداعمة، حيث يتم استعمال الخوارزمية الجينية لتحسين معاملات آلة المتجهات الداعمة بشكل ديناميكي واختيار الميزات المثلى.

تم اختبار الانموذج على 12 سلسلة زمنية دولية و3 ترددات زمنية مختلفة (يومي، ساعي، ودقيقة)، وتم التحقق من استقراره عند نقص البيانات بنسبة تصل إلى 5%، حقق انموذج GA-SVM دقة تنبؤية فائقة، حيث أظهر تحسنًا بنسبة 97.1٪ مقارنة بانموذج SVM التقليدي، مع معامل تباين منخفض للغاية (2.27٪) وفرق ذي دلالة إحصائية عالية (p < 0.001) مقارنة بالنماذج البديلة (CNN-PSO وRNN وBJM).

يوفر هذا البحث حلاً عمليًا وموثوقًا للمستثمرين والمحللين الماليين، حيث أن معاملات الانموذج الأمثل المحددة بوضوح (C ∈ [10, 50] و γ ∈ [0.001, 0.05]) تسهل تطبيقه الفوري في المنصات المالية الحقيقية مع الحفاظ على الاستقرار في ظروف البيانات غير المكتملة.

التنزيلات

تنزيل البيانات ليس متاحًا بعد.

المراجع

[1] Amiri, Babak, Amirali Haddadi, and Kosar Farajpour Mojdehi. "A Novel Hybrid GCN-LSTM Algorithm for Energy Stock Price Prediction: Leveraging Temporal Dynamics and Inter-Stock Relationships." IEEE Access (2025).

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10858154

[2] Ghasemiyeh, Rahim, Reza Moghdani, and Shib Sankar Sana. "A hybrid artificial neural network with metaheuristic algorithms for predicting stock price." Cybernetics and systems 48.4 (2017): 365-392. https://doi.org/10.1080/01969722.2017.1285162 3] Senapati, Manas Ranjan, Sumanjit Das, and Sarojananda Mishra. "A novel model for stock price prediction using hybrid neural network." Journal of the Institution of Engineers (india): Series B 99.6 (2018): 555-563. https://doi.org/10.1007/s40031-018-0343-7 [4] Hossain, Mohammad Asiful, et al. "Hybrid deep learning model for stock price prediction." 2018 ieee symposium series on computational intelligence (ssci). IEEE, 2018. https://ieeexplore.ieee.org/document/8628641 [5]Sedighi, Mojtaba, et al. "A novel hybrid model for stock price forecasting based on metaheuristics and support vector machine." Data 4.2 (2019): 75. https://doi.org/10.3390/data4020075 [6] Ali, Muhammad, et al. "Predicting the direction movement of financial time series using artificial neural network and support vector machine." Complexity 2021.1 (2021): 2906463. https://doi.org/10.1155/2021/2906463 [7] Shahvaroughi Farahani, Milad, and Seyed Hossein Razavi Hajiagha. "Forecasting stock price using integrated artificial neural network and metaheuristic algorithms compared to time series models." Soft computing 25.13 (2021): 8483-8513. https://doi.org/10.1007/s00500-021-05775-5 [8] Omar, Abdullah Bin, et al. "Stock market forecasting using the random forest and deep neural network models before and during the COVID-19 period." Frontiers in Environmental Science 10 (2022): 917047. https://doi.org/10.3389/fenvs.2022.917047 [9] Mousapour Mamoudan, Mobina, et al. "Hybrid neural network-based metaheuristics for prediction of financial markets: a case study on global gold market." Journal of computational design and engineering 10.3 (2023): 1110-1125. https://doi.org/10.1093/jcde/qwad039 [10] Khattak, Bilal Hassan Ahmed, et al. "A systematic survey of AI models in financial market forecasting for profitability analysis." Ieee Access 11 (2023): 125359-125380. https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=10309124 [11] Safari, Ashkan, and Mohammad Ali Badamchizadeh. "Stock index forecasting using DACLAMNN: A new intelligent highly accurate hybrid ACLSTM/Markov neural network predictor." Cognitive Computation and Systems 5.3 (2023): 181-194. https://doi.org/10.1049/ccs2.12086 [12] Ma'arif, Alfian, Asno Azzawagama Firdaus, and Iswanto Suwarno. "Capability of Hybrid Long Short-Term Memory in Stock Price Prediction: A Comprehensive Literature Review." International Journal of Robotics & Control Systems 4.3 (2024). https://doi.org/10.31763/ijrcs.v4i3.1489 [13] Al-Ali, Ali Mohammed, and Adel Ismail Al-Alawi. "Stock Market Forecasting Using Machine Learning Techniques: A Literature Review." 2024 ASU International Conference in Emerging Technologies for Sustainability and Intelligent Systems (ICETSIS). IEEE, 2024. https://ieeexplore.ieee.org/document/10459681 [14] Li, Qi, et al. "Forecasting stock prices changes using long-short term memory neural network with symbolic genetic programming." Scientific reports 14.1 (2024): 422. https://doi.org/10.1038/s41598-023-50783-0 [15] Gülmez, Burak. "GA-Attention-Fuzzy-Stock-Net: An Optimized Neuro-Fuzzy System for Stock Market Price Prediction with Genetic Algorithm and Attention Mechanism."

Heliyon (2025).https://www.cell.com/action/showPdf?pii=S2405-8440%2825%2900773-X

[16] Ge, Qing. "Enhancing stock market Forecasting: A hybrid model for accurate prediction of S&P 500 and CSI 300 future prices." Expert Systems with Applications 260 (2025): 125380. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.125380 [17] Zhou, Jian, et al. "Performance evaluation of hybrid GA–SVM and GWO–SVM models to predict earthquake-induced liquefaction potential of soil: a multi-dataset investigation." Engineering with Computers (2022): 1-19.

https://link.springer.com/article/10.1007/s00366-021-01418-3

[18] Du, Xishihui, et al. "Mapping mineral prospectivity using a hybrid genetic algorithm–support vector machine (GA–SVM) model." ISPRS International Journal of Geo-Information 10.11 (2021): 766. https://doi.org/10.3390/ijgi10110766 [19] Nagra, Arfan Ali, et al. "Hybrid ga-svm approach for postoperative life expectancy prediction in lung cancer patients." Applied Sciences 12.21 (2022): 10927 https://doi.org/10.3390/app122110927

التنزيلات

منشور

2026-09-01

كيفية الاقتباس

انموذج ھجین (SVM-GA) لتحسین دقة التنبؤ بأسعار الأسھم. (2026). مجلة الإدارة والاقتصاد, 51(153), 14-27. https://doi.org/10.31272/jae.i153.1575