پیش‌بینی الگوی قیمتی طلا با درونیابی فراکتال

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

گروه ریاضی، دانشگاه پیام نور، تهران، ایران

چکیده

تحلیل و بررسی روند قیمت یک دارایی، گام اساسی در مدیریت ریسک سرمایه‌گذاری بر روی آن دارایی به شمار می‌رود. بنابراین در بازارهای جهانی، پیش‌بینی روند قیمتی یک دارایی مورد توجه ویژه معامله‌گران می‌باشد و حتی در سیاست‌های پولی یک کشور نقش اساسی را ایفا می‌کند. براین اساس، در این مقاله سعی خواهیم کرد با توجه به نوسانات قیمتی و اهمیت بیشتر اونس جهانی طلا نسبت به سایر فلزات در بازارهای جهانی، با استفاده از مفهوم درونیابی فراکتال در پیش‌بینی روند قیمتی داده‌های با ساختار سری‌های زمانی، روند قیمتی این فلز گرانبها را مورد تجزیه و تحلیل قرار دهیم تا به کمک آن، الگوی روند قیمتی طلا را به‌منظور پیش‌بینی روند قیمتی اونس جهانی طلا تعیین کنیم. چنین رویکردی، ابزار لازم در جهت کمک به‌نحوه انجام سرمایه‌گذاری در دوره‌های زمانی مختلف (کوتاه‌مدت، میان‌مدت و احتمالاً بلند‌مدت) را می‌تواند فراهم نماید. برای رسیدن به این مهم در ابتدا به تشخیص وجود حافظه بلندمدت در روند قیمتی طلا، با استفاده از نمای هرست می‌پردازیم. پس از تأیید پایداری، با فراخوانی الگوریتم درونیابی فراکتال به تولید داده‌های فراکتالی می‌پردازیم و در پایان با فراخوانی الگوریتم مبتنی بر شبکه‌های عصبی بر روی داده‌های فراکتالی، به پیش‌بینی رفتار سری زمانی متناظر با داده‌های قیمتی طلا می‌پردازیم. در پایان به مقایسه نتایج حاصل از فراخوانی دو الگوریتم موجود در ادبیات موضوع بر روی داده‌های طلا می‌پردازیم.

کلیدواژه‌ها


[1] M. Abaszade and S. Effati, Support vector regression with random output variable and probabilistic constraints, Iran. J. Fuzzy Syst., 14 no. 1 (2017) 43–60.
[2] S. Alahmari, Predicting the price of cryptocurrency using support vector regression methods, J. Mech. Continua Math. Sci., 15 no. 4 (2020) 313–322.
[3] M. F. Barnsley, Fractals everywhere, Academic Press, Inc., Boston, MA, 1988.
[4] C. Conrad, M. Karanasos and N. Zeng, Multivariate fractionally integrated APAARCH modeling of stock market volatility: A multi-country study, Journal of Empirical Finance, 18 no. 1 (2011) 147–159.
[5] S. Das, M. S. Arman, S. S.Hossain and S. Islam, Bangladeshi stock price prediction and analysis with potent machine learning approaches, Cyber Security and Computer Science, 325 no. 2 (2020) 230–240.
[6] R. Hafezi and A. N. Akhavan, Forecasting gold Price changes: application of an equipped artificial neural network, AUT J Model Simul, 50 no. 1 (2018) 71–82.
[7] A. Hatamlou and M. Deljavan, Forecasting gold price using data mining techniques by considering new factors, J. AI Data Min., 7 no. 3 (2019) 411–420.
[8] H. E. Hurst, Long term storage capacities of reservoirs, Trans. Amer. Soc. Giv. Engrs., 116 (1951) 770–799.
[9] J. Li, Rescaled range (R/S) analysis on seismic activity parameters, Acta Seismologica Sinica, 14 no. 2 (2001) 148–155.
[10] G. Z. Li , J. B. Huang and H. Y. Huang, Calculating method of contraction operators in fractal interpolation based on the B-spline, Journal of Ordnance Engineering College, 18 no. 2 (2006 ) 76–78.
[11] R. N. Mantegna and H. E. Stanley, Turbulence and financial markets, Nature, 383 (1996) 587-588.
[12] M. Matsushita and H. Fukiwara, Fractal growth in financial markets formation, physical sciences and biology, 35 (1993) 637–648.
[13] J. H. Min and Y. C. Lee, Bankruptcy prediction using support vector machine with optimal choice of kernel function parameters, Expert systems with applications, 28 no. 4 (2005) 603–614.
[14] M. Mun and R. Brooks, The roles of news and volatility in stok market correlations during the global financial crisis, Emerging Markets Reviw, 13 (2012) 1–7.
[15] S. Mirmirani and H. C. Li, Gold price, neural networks and genetic algorithm, Computational Economics, 23 (2004) 193–200.
[16] I. Pilgrim and R. P. Taylor, Fractal analysis of time-series data sets: Methods and challenges, In book Fractal Analysis, Working paper, 2018.
[17] R. S. Tsay, Analysis of financial time series, Third edition. Wiley Series in Probability and Statistics, John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, NJ, 2010.
[18] P. Sadorsky, Predicting gold and silver price direction using tree-based classifiers, J. Risk Financial Manag., 14 no. 5 (2021) pp. 21.
[19] L. Sarfaras and A. Afsar, Study on the factors affecting gold price and a neuro-fuzzy model of forecast, MPRA posted, (2005) 21 28–55.
[20] V. N. Vapnik, The nature of statistical learning theory, Springer-Verlag, New York, 1995 188 pp.
[21] H. Y. Wang, H. Li and J. Y. Shen, A novel hybrid fractal interpolation-SVM model for forecasting stock price indexes, Fractals, 27 no. 4 (2018) 11 pp.
[22] M. Y. Zhai, A new method for short-term load forecasting based on fractal interpolation and wavelet analysis, Int. J. Electr Power Energy Syst., 69 no.1 (2015) 241–245.
[23] ا. شریف فر، پیش‌بینی شاخص کل بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از روش دو مرحله‌ای رگرسیون بردار پشتیان (svr-svr)، پایان‌نامه کارشناسی ارشد، (1396).
[24] ز. شکیبا، م. خدری، ف. فقیه موسوی، مقایسه‌ی عملکردی الگوریتمهای $KNN$و $SVM$ در دسته‌بندی متون، چهارمین کنفرانس بین المللی تحقیقات دانش بنیان در مهندسی کامپیوتر و فناوری اطلاعات، تهران، دانشگاه ابرار، (۱۳۹۶).
[25] ح. مروت، آزمون فرضیه بازار فرکتالی در بورس اوراق بهادار تهران، بورس اوراق بهادار، 5 (9) (1391) 5--25.
[26] ح. ر. یوسف زاده، ا. کرابی و ع. حیدری، فرکسیون: الگوریتم تلفیقی جدید پیش‌بینی شاخص صنایع بازار بورس اوراق بهادار تهران، پژوهش‌های ریاضی، 9 (1) (1402) 311--484.