تحول پیش‌بینی‌های مالی با استفاده از یادگیری ماشینی و الگوریتم‌های پیشرفته

این مقاله، به بررسی تحول پیش‌بینی‌های مالی با استفاده از یادگیری ماشینی و الگوریتم‌های پیشرفته می‌پردازد. با توجه به تغییرات سریع در بازارهای مالی و نیاز به دقت بیشتر در تصمیم‌گیری‌های سرمایه‌گذاری، استفاده از فناوری‌های نوین به یکی از الزامات مهم تبدیل شده است. در این پژوهش، به تحلیل تاثیر یادگیری ماشینی در بهبود دقت پیش‌بینی‌ها و فرآیندهای مالی پرداخته شده و مدل‌های مختلفی از جمله الگوریتم‌های نظارتی و غیرنظارتی مورد بررسی قرار می‌گیرند.یافته‌های این تحقیق نشان می‌دهد که یادگیری ماشینی می‌تواند با پردازش داده‌های کلان و شناسایی الگوهای پنهان در داده‌ها، به افزایش دقت پیش‌بینی‌های مالی کمک کند. همچنین، چالش‌هایی نظیر کیفیت داده‌ها و پیچیدگی مدل‌ها و نیز ابعاد اخلاقی و قانونی مرتبط با این فناوری‌ها بررسی می‌شود. این مقاله با پیشنهادات برای تحقیقات آینده، شامل توسعه مدل‌های یادگیری عمیق و توجه به تحلیل داده‌های غیرساختاری، به شکل‌گیری یک اکوسیستم مالی هوشمندتر و کارآمدتر کمک می‌کند.در نهایت، این تحقیق بر اهمیت به‌کارگیری یادگیری ماشینی در پیش‌بینی‌های مالی تاکید کرده و راهکارهایی برای بهره‌برداری بهینه از این فناوری‌ها ارائه می‌دهد. نتایج به‌دست‌آمده می‌تواند به تحلیلگران و سرمایه‌گذاران در تصمیم‌گیری‌های مالی و بهینه‌سازی استراتژی‌های سرمایه‌گذاری کمک کند.

transforming financial forecasts using machine learning and advanced algorithms

this article examines the evolution of financial forecasting using machine learning and advanced algorithms. given the rapid changes in financial markets and the need for greater accuracy in investment decisions, the use of modern technologies has become an important requirement. in this study, the impact of machine learning on improving the accuracy of financial forecasts and processes is analyzed and various models, including supervisory and non-supervisory algorithms, are examined. the findings of this study show that machine learning can help increase the accuracy of financial forecasts by processing big data and identifying hidden patterns in the data. also, challenges such as data quality and model complexity, as well as ethical and legal aspects related to these technologies are examined. this paper contributes to the formation of a smarter and more efficient financial ecosystem with suggestions for future research, including the development of deep learning models and attention to unstructured data analysis. finally, this research emphasizes the importance of applying machine learning in financial forecasting and provides solutions for the optimal use of these technologies. the results obtained can help analysts and investors in financial decision-making and optimization of investment strategies.