طراحی مدل پیش‌بینی بازده سهام مبتنی بر ترکیب یادگیری عمیق، تحلیل احساسات سرمایه‌گذاران و داده‌های مالی تاریخی

نویسندگان

  • امید پارسا منش گروه مهندسی مالی، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ا نویسنده مسئول
  • الناز سادات صفری گروه مهندسی مالی، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران نویسنده
  • سید رضا مرادی نسب گروه مهندسی مالی، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران نویسنده

کلمات کلیدی:

بازده سهام, یادگیری عمیق, تحلیل احساسات سرمایه‌گذاران, داده‌های مالی تاریخی, بازار سرمایه, پیش‌بینی مالی

چکیده

هدف پژوهش حاضر طراحی مدل مفهومی پیش‌بینی بازده سهام ش تحلیل مضمون انجام شد. مشارکت‌کنندگان شامل 19 نفر از خبرگان بازار سرمایه، تحلیلگران مالی، مدیران سبد سرمایه‌گذاری، متخصصان علم داده مالی و اعضای هیئت علمی حوزه مالی در شهر تهران بودند که به روش نمونه‌گیری هدفمند انتخاب شدند. داده‌ها از طریق مصاحبه‌های نیمه‌ساختاریافته گردآوری شد و فرایند مصاحبه تا دستیابی به اشباع نظری ادامه یافت. میانگین مدت هر مصاحبه 55 دقیقه بود. داده‌های حاصل پس از پیاده‌سازی، کدگذاری و طبقه‌بندی با استفاده از نرم‌افزار NVivo تحلیل شدند. برای افزایش اعتبار یافته‌ها از بازبینی مشارکت‌کنندگان، مرور همتایان، ثبت مسیر تحلیل و مقایسه مستمر کدها استفاده شد. تحلیل داده‌ها به استخراج پنج مقوله اصلی منجر شد: «معماری داده‌محور پیش‌بینی بازده»، «ادغام احساسات سرمایه‌گذاران با داده‌های مالی تاریخی»، «ظرفیت یادگیری عمیق در کشف الگوهای غیرخطی»، «کنترل ریسک مدل، بیش‌برازش و پایداری پیش‌بینی»، و «الزامات پیاده‌سازی نهادی و تصمیم‌گیری سرمایه‌گذاری». یافته‌ها نشان داد که پیش‌بینی بازده سهام صرفاً با اتکا به قیمت‌های تاریخی و شاخص‌های تکنیکال کافی نیست و ترکیب داده‌های ساختاریافته مالی با داده‌های غیرساختاریافته احساسی می‌تواند کیفیت سیگنال‌های پیش‌بینی را افزایش دهد. همچنین، مشارکت‌کنندگان بر ضرورت تفسیرپذیری مدل، بازآموزی دوره‌ای، کنترل سوگیری داده و نظارت انسانی تأکید کردند. نتایج نشان داد که مدل مطلوب پیش‌بینی بازده سهام باید ماهیتی ترکیبی، پویا، چندمنبعی و قابل‌تفسیر داشته باشد. چنین مدلی زمانی می‌تواند در تصمیم‌گیری سرمایه‌گذاری مؤثر باشد که یادگیری عمیق، تحلیل احساسات و داده‌های مالی تاریخی در قالب یک چارچوب حکمرانی داده، اعتبارسنجی مستمر و مدیریت ریسک الگوریتمی یکپارچه شوند.

دانلودها

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

مراجع

Araci, D. (2019). FinBERT: Financial sentiment analysis with pre-trained language models. arXiv. https://arxiv.org/abs/1908.10063

Bollen, J., Mao, H., & Zeng, X. J. (2011). Twitter mood predicts the stock market. Journal of Computational Science, 2(1), 1–8. https://doi.org/10.1016/j.jocs.2010.12.007

Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77–101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa

Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. In Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (pp. 4171–4186). Association for Computational Linguistics. https://doi.org/10.18653/v1/N19-1423

Fama, E. F. (1970). Efficient capital markets: A review of theory and empirical work. The Journal of Finance, 25(2), 383–417. https://doi.org/10.2307/2325486

Fischer, T., & Krauss, C. (2018). Deep learning with long short-term memory networks for financial market predictions. European Journal of Operational Research, 270(2), 654–669. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2017.11.054

Gu, S., Kelly, B., & Xiu, D. (2020). Empirical asset pricing via machine learning. The Review of Financial Studies, 33(5), 2223–2273. https://doi.org/10.1093/rfs/hhaa009

Guest, G., Bunce, A., & Johnson, L. (2006). How many interviews are enough? An experiment with data saturation and variability. Field Methods, 18(1), 59–82. https://doi.org/10.1177/1525822X05279903

Henrique, B. M., Sobreiro, V. A., & Kimura, H. (2019). Literature review: Machine learning techniques applied to financial market prediction. Expert Systems with Applications, 124, 226–251. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2019.01.012

Kumbure, M. M., Lohrmann, C., Luukka, P., & Porras, J. (2022). Machine learning techniques and data for stock market forecasting: A literature review. Expert Systems with Applications, 197, 116659. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.116659

Lincoln, Y. S., & Guba, E. G. (1985). Naturalistic inquiry. SAGE Publications.

Lo, A. W. (2004). The adaptive markets hypothesis: Market efficiency from an evolutionary perspective. Journal of Portfolio Management, 30(5), 15–29. https://doi.org/10.3905/jpm.2004.442611

Loughran, T., & McDonald, B. (2011). When is a liability not a liability? Textual analysis, dictionaries, and 10-Ks. The Journal of Finance, 66(1), 35–65. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2010.01625.x

Sezer, O. B., Gudelek, M. U., & Ozbayoglu, A. M. (2020). Financial time series forecasting with deep learning: A systematic literature review: 2005–2019. Applied Soft Computing, 90, 106181. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106181

Tetlock, P. C. (2007). Giving content to investor sentiment: The role of media in the stock market. The Journal of Finance, 62(3), 1139–1168. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2007.01232.x

دانلودها

گاه‌شمار انتشار

چاپ شده

شماره

نوع مقاله

Articles

نحوه استناد به مقاله

پارسا منش ا., صفری ا. س. ., & مرادی نسب س. ر. . (1404). طراحی مدل پیش‌بینی بازده سهام مبتنی بر ترکیب یادگیری عمیق، تحلیل احساسات سرمایه‌گذاران و داده‌های مالی تاریخی. هوشمندسازی در حسابداری، اقتصاد و مدیریت مالی, 1(3), 1-13. https://jsaefm.com/index.php/jsaefm/article/view/14