LSTM، پیش بینی قیمت سهام با استفاده از شبکه های عصبی مطالعه ای جامع و مروری بر سهام اپل و تسلا

این مقاله به بررسی جامع و عمیق کاربرد شبکه های عصبی LSTM (Long Short-Term Memory) در پیش بینی قیمت سهام می پردازد. با توجه به رشد چشمگیر استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل بازارهای مالی و اهمیت پیش بینی روند قیمت ها در تصمیم گیری های اقتصادی، هدف از این پروژه توسعه ارزیابی و بهینه سازی یک مدل LSTM برای پیش بینی قیمت سهام اپل (AAPL) و تسلا (TSLA) بوده است. در این راستا داده های تاریخی قیمت سهام جمع آوری، پاک سازی، پیش پردازش و با استفاده از تکنیک های مهندسی ویژگی (Feature Engineering) غنی سازی شده اند. با استفاده از کتابخانه TensorFlow/Keras، یک مدل LSTM با معماری پیچیده و بهینه شده، طراحی، آموزش و اعتبارسنجی شده است. عملکرد مدل با استفاده از معیارهای MAPE، RMSE، MAE و squared error ارزیابی شده و نتایج پیش بینی با مقادیر واقعی مقایسه شده اند. در نهایت یک ابزار کمکی برای تحلیل اولیه بازار سرمایه ارائه شده است. این مطالعه با بررسی گسترده مقالات مرتبط، تحلیل عمیق داده ها و ارائه نتایج تجربی، به درک عمیق تری از پتانسیل و محدودیت های LSTM در پیش بینی قیمت سهام کمک می کند و راهکارهایی برای بهبود عملکرد مدل ارائه می دهد.

کلیدواژه ها:

شبکه عصبی LSTM ، پیش بینی قیمت سهام ، یادگیری ماشین ، بازارهای مالی ، اپل (AAPL) ، تسلا (TSLA) ، شاخص های تکنیکال ، مهندسی ویژگی ، Keras ، TensorFlow ، تحلیل سری زمانی ، هوش مصنوعی ، داده های مالی ، پیش بینی مالی