ناقشت رسالة ماجستير في كلية تكنولوجيا المعلومات " التنبؤ بالبورصة بالاعتماد على الشبكات العصبية ذات التعلم العميق للشؤون المالية "، للطالب أمير الحق عادل صاحب الشمري، بإشراف الأستاذ المساعد الدكتورة إيمان صالح الشمري.
تهدف الدراسة إلى التنبؤ بسعر السهم أو اتخاذ قرار في (البيع أو الشراء أو الانتظار)، حيث أن التنبؤ بالبورصة هو من المواضيع المالية المهمة التي جذبت انتباه الباحثين في السنوات الأخيرة, وإن بيانات البورصة غير خطية وديناميكية وغير ثابتة وصاخبة في السلوك وكذلك صعبة للغاية .
وبينت الدراسة أن النظام المقترح يتكون من ثلاث مراحل رئيسة، فالمرحلة الأولى هي المعالجة المسبقة للبيانات وتركز على تهيئة البيانات لمرحلة التنقيب، وتتضمن هذه المرحلة استخراج الخصائص القياسية وتحويل الخصائص الاسمية إلى رقمية ومعالجة البيانات المفقودة، وهذه الخطوات تجعل بيانات البورصة أكثر ملائمة لتقنية التنبؤ، وتتضمن المرحلة الثانية بناء نموذجين للتنبؤ بشكل مستقل، النموذج الأول نموذج التنبؤ بالانحدار للشبكات العصبية المالية ذات التعلم العميق (FDLNN-RP)، الذي يستخدم لتنبؤ الأسعار، أما النموذج الثاني فهو نموذج التنبؤ بالمصنف للشبكات العصبية المالية ذات التعلم العميق (FDLNN-CP)، والذي يستخدم لاتخاذ القرار، ويتكون النموذج FDLNN-RP من ثلاث طبقات (طبقة توليد المؤشرات التقنية وطبقة التقييس للانحدار وطبقة التنبؤ بالانحدار)، في حين أن النموذج FDLNN-CP يتكون من أربع طبقات (طبقة توليد المؤشرات التقنية وطبقة اختيار الخصائص وطبقة التقييس للمصنف وطبقة التنبؤ بالمصنف).
وقد تم تطبيق النظام على ثلاث بورصات عالمية (Dow و S&P500 و NASDAQ)، وأيضا تم تطبيقه على بورصة محلية واحدة خاصة بمصرف بغداد بعد أن تم بناؤها وهيكلتها.
رافع عبد القادر