استخدام الشبكات العصبونية للتنبؤ في الأسواق المالية تطبيق لتوقّع تغيّرات قيم الأسهم في سوق دمشق للأوراق المالية

نقوم في هذا البحث بدراسة أثر تركيب نموذجين مبنيين باستخدام تقنية الشبكات العصبونية، على زيادة دقة النتيجة المتوقعة في مجال التنبؤ بقيم الأسهم في أسواق الأوراق المالية، حيث يتضمن الحل المقترح نسقين من المعالجة: يجري في النسق الأ ول بناء الشبكتين اللتين تمثلان النموذجين اللذين نسعى إلى تركيبهما، إذ تتعامل إحدى الشبكتين مع الأسعار السابقة للأسهم و الأخرى مع مؤشرات التحليل التقني، و من ثم نقوم بدمج مخرجات هاتين الشبكتين عن طريق شبكة ثالثة تمثل النسق الثاني من المعالجة.

This thesis focused on composing two models built by using Neural Networks techniques for increasing the accuracy of predicting result represented by stock value in stock market, where the proposed solution includes two modalities of processing: in first one, we build two neural networks which we want to compose, one of the two networks deals with previous stock’s prices and the other one with indecators of technical analysis, then we will compose the outputs of these two networks into third neural network which represents the second modality of processing.