Πρόβλεψη τιμών μετοχών με τη χρήση νευρωνικών δικτύων:
Creators: name: Λαμδάς, Ζήσης Γεωργίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2011
Subjects: Πρόβλεψη
Μετοχή
Νευρωνικά δίκτυα
Prediction
Stock
Neural network

description: Η πρόβλεψη στο τομέα των επενδύσεων απασχόλησε και απασχολεί ακόμα ερευνητές οι οποίοι αποσκοπούν στη δημιουργία τεχνικών για την μείωση του ρίσκου αλλά και την πρόβλεψη της τάσης διαφόρων οικονομικών μεγεθών. Χρησιμοποιήθηκαν αρχικά τη δεκαετία του 90 σε άλλους τομείς της οικονομίας όπως η πρόβλεψη της οικονομίας και ως εργαλείο υποστήριξης επιχειρηματικών αποφάσεων. Πλέον τα νευρωνικά δίκτυα χρησιμοποιούνται ευρέως σε διάφορους κλάδους της οικονομίας όπως η πρόβλεψη των τάσεων και οι μεταβολές των τιμών των μετοχών στις χρηματιστηριακές αγορές. Η παρούσα εργασία έχει ως στόχο τη δημιουργία δύο μοντέλων νευρωνικού δικτύου τα οποία θα προβλέπουν την τιμή κλεισίματος μίας μετοχής. Η εργασία αυτή δημιουργήθηκε με γνώμονα την παρουσίαση μίας ολοκληρωμένης ενημέρωσης πάνω στην πρόβλεψη με τη χρήση νευρωνικών δικτύων έτσι ώστε να γίνουν κατανοητά όλα τα απαραίτητα στοιχεία που απαιτούνται τόσο για την κατανόηση όσο και για την εξαγωγή συμπερασμάτων από τα μοντέλα που θα δημιουργηθούν. Αρχικά, στο δεύτερο κεφάλαιο παρουσιάζεται η έννοια της μηχανικής μάθησης. Στη συνέχεια, αναφέρονται διάφορα προβλήματα τα οποία η μηχανική μάθηση είναι σε θέση να επιλύσει με τη χρήση συγκεκριμένων τεχνικών. Μία από αυτές τις τεχνικές είναι και τα νευρωνικά δίκτυα. Στο τρίτο κεφάλαιο της εργασίας αναλύεται η έννοια του χρηματιστηρίου. Οι κανόνες που το διέπουν, τα στοιχεία τα οποία είναι απαραίτητα να είναι γνωστά έτσι ώστε να υπάρχει πλήρης κατανόηση της δημιουργίας των μοντέλων πρόβλεψης. Ιδιαίτερα, γίνεται αναφορά στο Χρηματιστήριο Αξιών Αθηνών ή αλλιώς Χ.Α.Α. επειδή οι μετοχές οι οποίες θα χρησιμοποιηθούν στα μοντέλα πρόβλεψης συμμετέχουν στη συγκεκριμένη χρηματιστηριακή αγορά. Εν συνεχεία, το τέταρτο κεφάλαιο αφιερώθηκε στην καταγραφή των μέχρι τώρα σημαντικότερων άρθρων, μεθόδων και τεχνικών που είτε χρησιμοποιήθηκαν είτε χρησιμοποιούνται ακόμα για την πρόβλεψη της τάσης των μετοχών στις χρηματιστηριακές αγορές ανά τον κόσμο. Αναλύονται σε συμβατικές και μη συμβατικές με τα νευρωνικά δίκτυα να ανήκουν στις μη συμβατικές μεθόδους πρόβλεψης. Στο πέμπτο κεφάλαιο γίνεται η παρουσίαση των δύο μοντέλων που δημιουργήθηκαν για την πρόβλεψη της τιμής κλεισίματος αλλά και της τάσης μεταβολής των μετοχών. Τα δύο μοντέλα χρησιμοποιήθηκαν για την πρόβλεψη της επόμενης ημέρας, των δύο επόμενων ημερών και για την πρόβλεψη των πέντε επόμενων ημερών. Επιπλέον γίνεται αναφορά στην προεπεξεργασία των διαφόρων μεταβλητών που χρησιμοποιήθηκαν αλλά και τους λόγους για τους οποίους επιλέχθηκαν οι συγκεκριμένες μεταβλητές. Να αναφέρουμε πως πέρα από της καθημερινές μεταβολές της τιμής μίας μετοχής χρησιμοποιήθηκαν και δείκτες στους οποίους συμμετέχουν οι μετοχές αυτές. Ακολούθως, παρατίθεται μία λεπτομερής ανάλυση των αποτελεσμάτων των δώδεκα μετοχών που επιλέχθηκαν για την έρευνα. Η ανάλυση αυτή αποτελείται από την παράθεση πινάκων με τα αποτελέσματα της πρόβλεψης του κάθε μοντέλου ξεχωριστά και για τις τρεις προβλέψεις αλλά και μία σύγκριση των αποτελεσμάτων των δύο μοντέλων για κάθε μία μετοχή ξεχωριστά. Επιπλέον, παρατίθενται οι δείκτες στους οποίους συμμετείχαν οι μετοχές και χρησιμοποιήθηκαν στα μοντέλα πρόβλεψης. Αυτό το τμήμα της έρευνας αποτελείται από πινάκες αποτελεσμάτων τόσο των μετοχών που συμμετέχουν στους δείκτες, όσο και του μέσου όρου πρόβλεψης των μετοχών αυτών, έτσι ώστε να εξαχθούν συμπεράσματα που να αφορούν την ακρίβεια πρόβλεψης μετοχών που συμμετέχουν στους συγκεκριμένους δείκτες. Εκτός από τους πίνακες παρατίθεται και μία εκτενής ανάλυση των αποτελεσμάτων των μέσων όρων των δύο μοντέλων και στις προβλέψεις καθώς και μία σύγκριση ακρίβειας μεταξύ των μοντέλων για κάθε δείκτη.
description: The prediction in the investment sector interests more and more researchers who aim to create techniques to reduce risk and predict the trend of economic values. It was first used in the 90’s to other sectors such as the prediction of the economy and business decision support tool. Most neural networks are widely used in various industrial sectors such as forecasting trends and changes in stock prices on stock markets. This project aims to create two neural network models which will provide the closing price of a stock. This paper was created with a view to present comprehensive information on the prediction using neural networks to understand all the information needed both to understand and to draw conclusions from the models created. In the second chapter is introduced the concept of machine learning. Then an analysis is introduced to various problems that machine learning is able to resolve using these techniques. One of such techniques is neural networks.
description: In the third chapter, the concept of exchange is discussed. The rules, the information needed to know in order to gain a comprehensive understanding of the creation of predictive models. In particular, reference is made to the Athens Stock Exchange or otherwise ASE because the stocks are to be used in forecasting models participating in this stock market. Subsequently, the fourth chapter was devoted to recording the largest to date articles, methods and techniques that are either used or are still used to predict the trend of the stocks on stock markets around the world. The techniques are analyzed in conventional and unconventional with neural networks belong to the non-conventional forecasting methods. The fifth chapter is the presentation of two models developed to predict the closing price and the stocks’ volatility. The two models used to predict the next day, the next two days and the anticipation of the next five days. Furthermore, a report on the pretreatment of different variables used and the reasons for selecting these variables. Apart from the daily price movements in a stock, indices are used in involving these stocks. Furthermore it is given a detailed analysis of the results of twelve stocks selected for the survey. This analysis consists of tables listing the results of prediction of each model separately for the three estimates and a comparison of two models for each stock individually. Moreover, given the indicators on which the stocks involved and used in forecasting models. This section of the survey consists of both scoreboards stocks participating in the indicators, and the average prediction of these stocks in order to draw conclusions as to the correctness of forecasting the stocks involved in these indicators. Apart from the tables there is an analysis of the average results of the two models and a comparison of accuracy between the models for each indicator.