بناء خوارزمية للنمذجة الاحتمالية لأنماط الحركة في السوق المالي باستخدام التنقيب في البيانات وتحديد الحجم الأمثل لها (دراسة مقارنة مع النماذج القياسية (ARIMA-(G)ARCH
الكلمات المفتاحية:
التنبؤ باتجاه الحركة في السوق المالي، الحجم الامثل لبيانات التدريب، النمذجة الاحتمالية، التنقيب في البياناتالملخص
في عالم السوق المالي المتقلب، يُقدم هذا البحث خارطة طريق لتحسين دقة التنبؤ باتجاهات السوق المالي باستخدام خوارزمية مقترحة تعتمد على التوزيع الاحتمالي الشرطي لأنماط الحركة المتتابعة والتنقيب في البيانات لتحديد الحجم الأمثل لبيانات النمذجة الاحتمالية، حيث يُظهر البحث كفاءة تطبيق هذه الخوارزمية وإمكانية تعميمها من خلال تطبيقها على عدة أسواق مالية عالمية وعربية (14 مؤشر مالي من مؤشرات أسواق المال العالمية والعربية).
تتمثل النتائج الرئيسية لهذا البحث في تحديد مدى تفوق الخوارزمية المقترحة المعتمدة على تحديد الحجم الأمثل للبيانات على كل من الخوارزمية بدون تحديد الحجم الأمثل للبيانات والنماذج القياسية ARIMA (G)ARCH وذلك من خلال تطبيق معيار القيمة المضافة للنموذج التنبؤي والذي يعطي تقييم جوهري لمدى الاستفادة من أي نموذج تنبؤي مطبق، إضافة إلى تحليل الفروق ذات الدلالة المعنوية بين متوسط دقة التنبؤ باتجاه الحركة باستخدام الخوارزمية المقترحة والنماذج القياسية من جهة وكذلك بين الخوارزمية المقترحة مع وبدون تحديد الحجم الأمثل للبيانات من جهة أخرى. وقد خلصت جميع هذه المقارنات والمعايير المطبقة إلى إثبات تفوق الخوارزمية المقترحة المعتمدة على تحديد الحجم الأمثل للبيانات ووجود استقرار وثبات في نتائجها وإمكانية تعميمها، هذه الابتكارات تفتح أبوابًا جديدة لتحسين استراتيجيات الاستثمار وتقليل المخاطر، مما يجعلها أداة قيمة للمستثمرين والمحللين الماليين.
