پیش بینی شاخص کل بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از رگرسیون بردار پشتیبان بر مبنای تکنیک کاهش ابعاد

بازارهای سهام نقش مهمی در سازماندهی سیستم های اقتصادی مدرن دارند. پژوهش های گسترده ای در زمینه پیش بینی آن ها با استفاده از تکنیک های هوشمند انجام شده است. با توجه به این که دقت عملکرد این تکنیک ها به میزان قابل توجهی تحت تاثیر ویژگی های ورودی آن است، یکی از پیشرفت های به کار رفته در استفاده از مدل های هوشمند، علاوه بر کاربرد مدل های ترکیبی، استفاده از کاهش ابعاد به عنوان یک پیش مرحله برای مدل پیش بینی می باشد. در این پژوهش برای پیش بینی روزانه شاخص کل بورس اوراق بهادار تهران همزمان از دو روش کاهش ابعاد (انتخاب و استخراج) به منظور انتخاب ویژگی های مناسب به عنوان ورودی های مدل استفاده می شود. به طوری که برای انتخاب ویژگی ها از الگوریتم mrmr-mid و برای استخراج ویژگی ها از الگوریتم pca استفاده می شود. سپس از رگرسیون بردار پشتیبان به عنوان مدل پیش بینی استفاده می شود. با توجه به نتایج بدست آمده از تحلیل استفاده از تکنیک های کاهش ابعاد در مدل پیش بینی، در نهایت الگوریتمی برای انتخاب ویژگی های مناسب بر شاخص، تحت عنوانisf _mid پیشنهاد می شود. نتایج نشان می دهد که با روش پیشنهادی، می توان با 7 ویژگی انتخابی به دقت بالایی در پیش بینی روزانه شاخص کل بورس اوراق بهادار تهران با درصد خطا 46/3 دست یافت. لازم به ذکر است مدل های مورد بررسی در مرحله پیاده سازی با روش اعتبارسنجی متقابل k-fold مورد ارزیابی قرار گرفتند. همچنین از معیارهای mae، mse و rmse برای ازریابی عملکرد مدل های مذکور استفاده می شود.