پیش بینی جهت حرکت قیمت سهام با استفاده از یک مدلانتشار برچسب مبتنی بر شبکه و یادگیری نظارت شده

در سال‌های اخیر استفاده از مدلسازی شبکه‌ای به ابزاری برای شناسایی و تحلیل الگوهای پیچیده رفتاری در بسیاری از دامنه‌ها تبدیل شده‌ است. یک مسئله نادیده گرفته شده در پیش بینی بازارهای مالی، داشتن مدلی است که همزمان از شبکه‌ی روابط سهام‌های مختلف و پیش بینی‌های مبتنی بر داده‌های گذشته‌ی بازار استفاده کند. برخلاف بسیاری از دامنه‌ها، استفاده از روش انتشار برچسب مبتنی بر شبکه در پیش بینی سری‌های زمانی مالی به علت نبود برچسب مورد توجه قرار نگرفته است. در این مقاله ساختار شبکه‌ای جدید برای مدلسازی روابط میان سهام های بازار و تاثیر بازده‌شان بر هم معرفی شده است و بر اساس این شبکه و با ترکیب پیش بینی مدل‌های کلاسیک، یک روش انتشار برچسب با استفاده از الگوریتم پیج رنک با بردار شخصی سازی طراحی شده است. در روش معرفی شده به نام labelnet برچسب‌ها به کمک الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده از داده‌های گذشته سهم، برای انتشار در شبکه استخراج می‌شوند و با استفاده از انتشار برچسب پیش بینی نهایی انجام می‌شود. در نهایت، ارزیابی‌های ما بر روی داده‌های بازار سهام تهران نشان می‌دهد مدل معرفی شده نسبت به مدل‌های رقیب، دقت بالاتری را در پیش بینی حاصل کرده است.