what are the contributions of this research title: “Prediction of stock movement in Tehran Stock Exchange with market index and curriculum learning” based on the following literature review (as a whole).
2ـ3ـ1 پیشینه‌های داخل کشور
در مقاله لاری و محمدی (1395) یک روش نوین برای پیش¬بینی بازار مالی با استفاده از شبکه¬های عصبی بیزی ارائه می¬دهد. در این روش به عنوان ورودی از شاخص¬های مالی و قیمت¬های روزانه بازار برای پیش¬بینی قیمت سهام فردی در روز بعدی استفاده می¬کند. شبکه¬های عصبی بیزی به صورت اتومات و بهینه مدل‌هایی که بیش از حد پیچیدگی دارند را با اعطای یک توزیع احتمالی به وزن¬های شبکه، جریمه کند این روش با کاهش نیاز به تطبیق و آموزش، کیفیت پیش¬بینی و قابلیت تعمیم شبکه را بهبود می¬بخشد. این روش با استفاده از سهام دو شرکت خودروسازی ایرانی مورد آزمون قرار گرفته¬است. این شرکت¬ها به دلیل جذابیت صنعت خودرو برای سرمایه¬گذاران انتخاب شده¬اند، زیرا بازدهی آن¬ها از شاخص¬های کلی بازار بیشتر است. این روش نشان داده است که نسبت به روش¬های دیگر عملکرد بهتری دارد.
در پژوهش خنجرپناه و همکاران (1397) یک روش جدید برای پیش بینی بازار مالی با استفاده از شبکه¬های عصبی، لاجیت، پروبیت و مقدار حدی ارائه می¬شود. این روش با استفاده از شاخص¬های تکنیکال روزانه سهام ایران خودرو که یکی از سهام¬های محبوب سرمایه¬گذاران است، مورد آزمایش و مقایسه قرار گرفته¬است. بازه زمانی مورد نظر سال¬های 1392 تا 1397 است. نتایج این پژوهش نشان می¬دهد که از نظر آماری، مدل¬های ارائه شده اختلاف معناداری ندارند، اما مدل پروبیت دارای خطای کمتری در پیش¬بینی سهام در بازار بورس تهران است.
پژوهش ابراهیم‌زاده و همکاران (1400)‌ یک روش نوین برای پیش¬بینی بازار مالی با استفاده از تحلیل نظرات سرمایه¬گذاران در شبکه اجتماعی سهامیاب ارائه می¬دهد. این روش با در نظر گرفتن پیچیدگی، پویایی و غیرخطی بودن سیستم بازار سهام، از ترکیب احساسات کاربران و 22 شاخص فنی مالی به همراه سه الگوریتم هوش مصنوعی (درخت تصمیم، بیز ساده و ماشین بردار پشتیبان) برای پیش¬بینی جهت حرکت سهام در بازه کوتاه مدت استفاده می¬کند. ماشین‌ بردار‌ پشتیبان با دقت 72.08 درصد، عملکرد بهتری نسبت به دو الگوریتم دیگر داشته است. همچنین نشان داده است که حجم معاملات و تعداد نظرهای روزانه با قیمت سهام همبستگی معناداری دارند و می¬توان با استفاده از احساسات کاربران نیز قیمت سهام را پیش¬بینی کرد.
هدف پژوهش طامندی و عسکری‌پور (1402) پیاده سازی روش¬های یادگیری ماشین و مقایسه دقت آن¬ها در پیش بینی جهت حرکت قیمت سهام شرکت های بیمه بورسی است. در این پژوهش با استفاده از الگوریتم¬های K-نزدیک¬ترین همسایه¬ها، درخت تصمیم و جنگل تصادفی که در زمره روش¬های ناپارامتری رده¬بندی یادگیری آماری می¬باشند، به پیش¬بینی جهت حرکت قیمت سهام پرداخته شده-است. داده¬های مورد استفاده در این تحقیق شامل اطلاعات قیمت سهام یکی از شرکت¬های بیمه در طی سال های ۱۳۹۰ تا ۱۴۰۰ است که سهم مناسب و بالایی در پرتفوی صنعت بیمه دارد. نتایج تحقیق حاکی از دقت بالای مدل‌های ناپارامتری در پیش¬بینی رده قیمت سهام شرکت بیمه مورد نظر است.
داده¬های مورد استفاده در پژوهش¬های قبلی به منظور پیش¬بینی جهت حرکت قیمت سهام با استفاده از یادگیری ماشین، منفردا قیمت روزانه بازار، شاخص‌های فنی مالی، شاخص¬های تکنیکال روزانه، نظرات‌ سرمایه‌¬گذاران‌ در‌ شبکه‌ اجتماعی‌ و … بوده است در این پژوهش با رویکردی نوآورانه علاوه بر داده¬های قیمیت سهام منفرد از داده‌های شاخص بازار با بهره‌گیری از یادگیری برنامه‌ریزی‌شده استفاده می¬شود. در ابتدا، به منظور مدل‌سازی ویژگی‌های تغییرات زمانی بازار، از داده‌های شاخص بازار بورس اوراق بهادار تهران برای نمایش تغییرات کلی که در بازار اصلی ایجاد می‌شود و تاثیر آن بر حرکت سهام منفرد استفاده می‌شود و از تکنیک‌های یادگیری برنامه‌ریزی‌شده برای ارتقاء عملکرد مدل بهره¬می¬گیرد.

2ـ3ـ2 پیشینه‌های خارج از کشور
تحلیلگران بنیادی بر روی اطلاعات خارجی که بر ارزش سهام تاثیر می‌گذارند، مانند اخبار، سیاست‌ها، صورت‌های مالی شرکت و غیره تمرکز می‌کنند. یادگیری عمیق برای تشخیص سیگنال حرکت سهام از این اطلاعات استفاده می‌شود. دینگ و همکاران (2015) پیشنهاد استخراج رویداد از متن اخبار و نشان دادن آنها به عنوان بردار، سپس استفاده از یک مدل CNN، برای بررسی تاثیر کوتاه مدت و بلندمدت رویدادها بر حرکت قیمت سهام را ارائه کرد.
تحلیلگران تکنیکال فرض می‌کنند که حرکت متوالی قیمت سهام تمایل به تکرار الگوهای گذشته رفتار قیمت دارد، بنابراین پیش‌بینی حرکت سهام همیشه به عنوان یک کار مدلسازی توالی در نظر گرفته می‌شود. در سال‌های اخیر، روش‌های یادگیری عمیق به طور گسترده در کارهای مختلف مدل‌سازی توالی، از جمله مدلسازی حرکت قیمت سهام، برای گرفتن سیگنال‌های قیمتی و دستیابی به عملکرد خوب استفاده می‌شوند. تسانتکیدیس و همکاران (2017) نشان می دهد که استفاده از CNN می تواند نسبت به شبکه سنتی SVM و MLP برای دستیابی به عملکرد بهتر مفید باشد. برای استخراج ویژگی های مفید و حذف نویز، بائو و همکاران (2017) یک چارچوب یادگیری عمیق را ارائه می‌کند که در آن تبدیل‌های موجک، رمزگذارهای خودکار پشته‌ای و LSTM برای پیش‌بینی قیمت سهام ترکیب می‌شوند، و نتایج نشان می‌دهد که این مدل می‌تواند سود بهتری نسبت به سایر مدل‌های پایه داشته باشد.
با الهام از تبدیل فوریه گسسته، ژانگ و همکاران (2017) یک شبکه عصبی را پیشنهاد می‌کنند تا الگوهای معاملاتی را در یک دنباله به تصویر بکشد و پیش‌بینی بلند‌مدت و کوتاه‌مدت انجام دهد. برای درک بهتر وابستگی‌های زمانی طولانی‌مدت، کین و همکاران (2017) یک روش دو مرحله‌ای را با استفاده از مکانیسم توجه برای مدل‌سازی انتخاب ویژگی و پیش‌بینی سری‌های زمانی پیش‌بینی می‌کند.
آلتلایا و همکاران (2018) LSTM دو طرفه را برای پیش بینی حرکت سهام به کاربرده و عملکردی بهتر از شبکه عصبی کم عمق و مدل LSTM معمول حاصل شد. ژو و همکاران (2018) یک مدل پیش‌بینی سهام بر اساس مدل GAN با استفاده از داده‌های شبیه‌سازی‌شده برای شبیه‌سازی فرآیند تشخیص روند سهام توسط انسان‌ها طراحی کردند.
وِن و همکاران (2018) مدلی جدید به نام شبکه عصبی چند فیلتر (MFNN ) برای استخراج ویژگی بر روی نمونه‌های سری زمانی مالی و پیش‌بینی حرکت قیمت پیشنهاد کردند. که در آن هر دو نورون‌های کانولوشن و بازگشتی برای ساخت ساختار چند فیلتری ادغام شده‌اند، به طوری که اطلاعات فضاهای ویژگی مختلف و دیدگاه‌های بازار را می توان به دست آورد. زو و کوهن (2018) یک مدل مولد عمیق را ارائه می‌دهند که به طور مشترک از متن توییت¬ها و داده¬های معاملاتی تاریخی برای پیش‌بینی روند قیمت سهام استفاده می‌کند.
چن و همکاران (2019) دریافتند که رفتارهای سرمایه‌گذاری در داده‌های سبد صندوق‌های سرمایه‌گذاری مشترک برای استخراج متغیرهای پنهان مربوط به قیمت سهام مفید است و این مدل وضعیت بازار پویا را برای ایجاد همبستگی پویا بین سهام و بازار پیشنهاد کردند. کیم و همکاران (2019) و لی و همکاران (2020) به طور جداگانه از اطلاعات شرکتی و داده‌های تاریخی بازار برای ایجاد رابطه بین سهام مختلف استفاده می‌کند و پیشنهاد می‌کند از GNN برای مدل‌سازی حرکت سهام استفاده شود.
دینگ و همکاران (2020) با الهام از موفقیت شبکه‌های ترنسفورمر در بسیاری از زمینه ها، پیشنهاد استفاده از ترنسفورمر برای دستیابی به عملکرد بهتر را پیشنهاد می‌کند.
ژانگ و همکاران (2021) پیش‌بینی حرکات قیمت سهام را از طریق یادگیری ویژگی‌های بهبود یافته با ارائه یک مدل شبکه عصبی پیچشی (CNN) بر اساس یک ماشین فاکتورگیری و مکانیزم توجه (FA-CNN ) که علاوه بر ویژگی‌های زمانی داده‌های سری زمانی مالی، تعاملات درون روزانه بین ویژگی‌های ورودی را استخراج می‌کند.
یو و همکاران (2021) یک مدل ترنسفورمر با داده‌های شاخص بازار برای یادگیری همبستگی¬های بین سهام و حرکت سهام پیشنهاد می‌کند. به طور خلاصه، اطلاعات خارجی (مانند اخبار، توییتر و غیره) حاوی سیگنال حرکت سهام هستند و استفاده از آنها می‌تواند عملکرد بهتری در پی داشته باشد (لی و همکاران، 2021).
برای مدلسازی ویژگی‌های ناپایدار و غیرخطی بازار سهام، چن و همکاران (2022) روشی را ارائه دادند که الگوریتم خوشه بندی سری¬های زمانی و شبکه LSTM را برای پیش بینی ارائه می‌دهد و با استفاده از آن، دقت تعمیم و پیش‌بینی‌های بلند مدت بهبود می‌یابد.
یوما و همکاران (2022) در پژوهش خود طبقه¬بندی چند منبع جمع¬آوری شده (MAC ) را برای پیش‌بینی حرکات قیمت سهام پیشنهاد می‌کنند. MAC ویژگی‌های عددی و احساسات اخبار بازار محور شرکت‌های هدف را همراه با احساسات اخبار شرکت‌های مرتبط¬شان را در نظر می‌گیرد. برای بهتر نشان دادن احساسات واقعی بازار از اخبار، یک تولید کننده ویژگی نگاشت را از قبل آموزش می‌دهند که اخبار را با حرکات واقعی قیمت سهام تنظیم می‌کند. که می¬توانند اطلاعات احساسی را در فضای برداری نشان دهند. علاوه بر این، MAC یک شبکه عصبی گذرا را معرفی می‌کند تا اثرات اخبار شرکت‌های مرتبط بر سهام هدف را درک کند. سرانجام، MAC می‌تواند حرکات قیمت سهام را برای روز معاملاتی بعدی بر اساس ویژگی‌های ذکر شده پیش‌بینی کند.
کوح و همکاران (2023) به صورت نظری و تجربی یادگیری برنامه‌ریزی‌شده را در داده‌های سری زمانی مالی پیچیده بررسی کردند. یافته‌ها ما نشان می‌دهد که یادگیری برنامه‌ریزی‌شده باید جهت جدیدی در بهبود عملکرد در سری‌های زمانی پیچیده در نظر گرفته شود.
یانگ و همکاران (2023) روشی را پیشنهاد می‌کنند که پیش‌بینی حرکت سهام را با شاخص بازار و یادگیری برنامه‌ریزی‌شده بهبود می‌دهد. آنها تأثیر حرکت بازار را بر حرکت سهام فردی در نظر گرفته و پیشنهاد می کنند از شاخص بازار برای تقسیم تأثیرات حرکت بازار و حرکت ذاتی سهام فردی استفاده شود. آنهادو فرضیه را پیشنهاد می‌کنند: فرضیه انحراف حالت معاملاتی و فرضیه عدم قطعیت پیش‌بینی قیمت. بر اساس این دو فرضیه، آنها به طور جداگانه از رمزگذار خودکار و شبکه تراکم مخلوط (MDN) برای به دست آوردن انحراف حالت معامله (TMD) و عدم قطعیت پیش‌بینی قیمت (PPU) نمونه‌ها استفاده می‌کنند. TMD و PPU با دشواری نمونه ها در ارتباط هستند و می توانند برای ارزیابی عدم قطعیت حرکت قیمت استفاده شوند. نتایج تجربی نشان می دهد که روش ارائه شده بهبود دهنده است.