بازار بورس مانند سایر بازار ها مکانی برای خرید و فروش است اما آنچه در این بازار معامله می شود اوراق بهاداری است که خریداران را با فروشندگان در سود و زیان شریک می کند. سرمایه گذاری در بورس سبب رونق گرفتن اقتصاد کشور می شود اما باید دانست که حضور در این بازار ریسک های زیادی دارد که برای موفقیت در آن باید تجربه و دانش کافی داشت. آشنایی با پیش بینی بورس و آینده هر سهام گام اصلی موفقیت در این بازار است.
آنچه باید در پیش بینی بورس دانست
امروزه با افزایش تعداد فعالان بازار بورس آگاهی داشتن از نحوه پیش بینی بورس امری مهم تلقی می شود که بسیاری از تازه واردها از آن غافلند. فعالان عرصه بورس برای بهره بردن از سود بلند مدت و یا کوتاه مدت لازم است به بررسی ارزش ذاتی هر سهم بپردازند. ارزش ذاتی یک سهم بر اساس تحلیل های بنیادی و بر مبنای عوامل مشهود و نامشهود به دست می آید. تحلیل بنیادی نوعی تحلیل برای پیش بینی آینده یک سهام است که عملکرد و صورت مالی یک شرکت را مد نظر قرار می دهد و بر اساس آن پیش بینی های لازم را انجام می دهد. اساس کار تحلیل بنیادی از تحلیل اوضاع اقتصادی جهان شروع می شود و تا عملکرد شرکت ها ادامه می یابد. اما برای پیش بینی یک سهم می توان از تحلیل های دیگری همچون تکنیکال نیز استفاده کرد که اساس کار آن بر پایه قیمت های قبلی است و با صورت حساب های مالی شرکت کاری ندارد. اما روش دیگری که با گسترش دنیای دیجیتال رونق فراوانی یافته است استفاده از هوش مصنوعی در پیش بینی آینده یک سهام است. این نوع از پیش بینی بر مبنای الگوریتم های تعریف شده برای سیستم صورت می گیرد که اساس پیش بینی آن آنالیز وضعیت موجود بازار با توجه به گذشته سهام است. هوش های مصنوعی با قدرت پردازش و تحلیل بالا فارغ از احساسات در پیش بینی های بورسی به موفقیت زیادی دست یافته است. در نهایت باید دانست عوامل متعددی در ارزش یک سهام اثرگذار است و برای موفقیت در پیش بینی ها باید به این عوامل توجه ویژه داشت و به یک تحلیل بسنده نکرد.
2 دیدگاه. Leave new
هوش مصنوعی، ابزاری است که شاید با اطلاعات درست نتیجه درستی بدهد اما یقینا با اطلاعات نادرست، نتیجه درستی نخواهد داد.
پاسخ شما نیاز به کمی مقدمه دارد و در انتها با یک مثال مرتبط با محتوای ارائه‌شده و حوزه سؤال شما جمع‌بندی شده است. درنهایت امیدوارم پاسخ موردنظر را بطور کامل دریافت نمایید.
به‌طورکلی مدل‌سازی اطلاعات با استفاده از هر روشی اعم از آماری یا انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشینی سه مرحله اساسی دارد.
1. جمع‌آوری داده‌ها 2. انتخاب و تعیین تأثیر ویژگی 3. مدل‌سازی مناسب
در مرحله اول جمع‌آوری داده، شامل اطلاعات درست و نادرست نیز (شامل: ۱. خطا در ثبت و ۲. خطا در ارائه می‌باشد که هر دو مورد روش‌هایی جهت صحت سنجی و اصلاح دارند.)
مرحله بعدی که از مرحله اول مهم‌تر است انتخاب و تعیین میزان تأثیر یک ویژگی است. در داده‌کاوی روش‌های مؤثر و زیادی وجود دارد که علاوه بر نظر خبرگان هر حوزه اعمال می‌شود.
و اما مرحله سوم که از همه نقش مهم‌تری دارد استفاده از الگوریتم‌های مدل‌سازی مناسب است که بتواند الگوهای پنهان، پیچیده و خاص را تشخیص داده و مسئله را مدل کند.
مثال و سؤال: داده‌های نادرستی در بورس و بازارهای سهام وجود دارد که شامل انواع ارائه اطلاعات نادرست و دستکاری‌شده می‌باشد مانند: ادعای نادرست صورت مالی، عدم شفاف‌سازی بهنگام، وعده خبری یک نهاد تأثیرگذار و غیره است. با این اوصاف چگونه این مسائل مدل می‌شود؟
پاسخ: علاوه بر روش‌های صحت سنجی داده‌ها مدل کردن داده در فضایی مانند بازار سهام، باید به نحوی باشد که ویژگی‌های کم تأثیر شناسایی شده اما حذف نشود مثلاً: خبر و شایعات و ارائه گزارش (که امکان صحت سنجی در لحظه یا کافی ندارد) باید با تأثیر کمتری باشد و مثلاً ویژگی حجم فروش دیروز که هم اهمیت و تأثیر بالا دارد و هم با دقت کافی ارائه می‌گردد باید در مدل‌سازی تأثیر بیشتری بگذارد. و درنهایت روش‌های مدل‌سازی مناسب هستند که بتوانند با فضای مسئله (از هر نوع، مانند: پیش‌بینی شیوع آنفولانزا، تخمین ابتلا به سرطان وخیم، شناسایی یک روش کلاهبرداری جدید، میزان شیوع یک خبر در فضای مجازی یا پیش‌بینی افزایش ترافیک در یک منطقه و …) و انواع رفتارها آموزش ببیند و خطای کمتری داشته باشد پس این فضا اگرچه هم ماهیت پیچیده‌ای ازلحاظ پارامترها متفاوت و پویا دارد و هم درگیر این دست مسائل است مانند ده‌ها مسئله مدل‌سازی در دنیای امروز که بخشی از داده‌های آن‌ها نادرست یا عمداً دستکاری‌شده است با تعیین استراتژی مناسب در مدل‌سازی‌های قوی قابل‌حل است.