Hybrid Multilayer Perceptron Neural Network with Grey Wolf Optimization for Predicting Stock Market Index

سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 247

فایل این مقاله در 15 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_AMFA-6-4_014

تاریخ نمایه سازی: 4 مهر 1400

چکیده مقاله:

Stock market forecasting is a challenging task for investors and researchers in the financial market due to highly noisy, nonparametric, volatile, complex, non-linear, dynamic and chaotic nature of stock price time series. With the development of computationally intelligent method, it is possible to predict stock price time series more accurately. Artificial neural networks (ANNs) are one of the most promising biologically inspired techniques. ANNs have been widely used to make predictions in various research. The performance of ANNs is very dependent on the learning technique utilized to train the weight and bias vectors. The proposed study aims to predict daily Tehran Exchange Dividend Price Index (TEDPIX) via the hybrid multilayer perceptron (MLP) neural networks and metaheuristic algorithms which consist of genetic algorithm (GA), particle swarm optimization (PSO), black hole (BH), grasshopper optimization algorithm (GOA) and grey wolf optimization (GWO). We have extracted ۱۸ technical indicators based on the daily TEDPIX as input parameters. Therefore, the experimental result shows that grey wolf optimization has superior performance to train MLPs for predicting the stock market in metaheuristic-based.

نویسندگان

Meysam Doaei

Department of Management, Esfarayen Branch, Islamic Azad University, Esfarayen, Iran

Seyed Ahmad Mirzaei

Faculty of Management and Accounting, Aliabad Katoul Branch, Islamic Azad University, Aliabad Katoul, Iran

Mohammad Rafigh

Department of Finance, Esfarayen Branch, Islamic Azad University, Esfarayen, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Alba, E., Chicano, J.F., Training neural networks with GA hybrid ...
  • Doi: ۱۰.۱۱۰۹/MHS.۱۹۹۵.۴۹۴۲۱۵[۶] Ecer, F., Ardabili, S., Band, S.S., Mosavi, A., ...
  • Doi: ۱۰.۳۳۹۰/e۲۲۱۱۱۲۳۹[۷] Faris, H., Aljarah, I., Al-Madi, N., Mirjalili, S., ...
  • Machine learning algorithms for time series in financial markets [مقاله ژورنالی]
  • Doi: ۱۰.۲۲۰۳۴/amfa.۲۰۲۰.۶۷۴۹۴۶[۱۱] Hatamlou, A., Black hole: A new heuristic optimization ...
  • Doi: ۱۰.۱۰۰۷/s۰۰۵۰۰-۰۱۸-۳۴۲۴-۲[۱۴] Heidari, A.A., Faris, H., Mirjalili, S., Aljarah, I., ...
  • Doi: ۱۰.۱۰۰۷/۹۷۸-۳-۰۳۰-۱۲۱۲۷-۳_۳[۱۵] Holland, J. H, Adaptation in natural and artificial ...
  • A Neural-Network Approach to the Modeling of the Impact of Market Volatility on Investment [مقاله ژورنالی]
  • Ojha, V.K., Abraham, A., Snášel, V., Metaheuristic design of feedforward ...
  • Doi: ۱۰.۱۰۱۶/j.engappai.۲۰۱۷.۰۱.۰۱۳[۲۰] Pillay, B.J., Ezugwu, A.E., Metaheuristics optimized feedforward neural ...
  • Rezaei, N., Javaheri, M., The Predictability Power of Neural Network ...
  • Doi: ۱۰.۲۲۰۳۴/amfa.۲۰۱۹.۱۸۶۳۹۶۳.۱۱۹۵[۲۲] Saremi, S., Mirjalili, S., Lewis, A., Grasshopper optimisation ...
  • Thakkar, A., Chaudhari, K., A Comprehensive Survey on Portfolio Optimization, ...
  • نمایش کامل مراجع