وتحليل الاتجاه في التنبؤ بأسعار الذهب بالدولار الأمريكي دراسة تحليلية للفترة من 2010 إلى2024 LSTM مقارنة فعالية

المؤلفون

  • حمد مصطفي عبد العالي عبد الجواد المؤلف
  • مجدي رمضان بوسيف المتخطري المؤلف

DOI:

https://doi.org/10.66358/sozusa.v2i1.006

الكلمات المفتاحية:

التنبؤ بأسعار الذهب، نموذج LSTM، تحليل الاتجاه، البيانات الزمنية، التحليل المالي

الملخص

تهدف هذه الدراسة إلى مقارنة فعالية نموذج LSTM وأداة تحليل الاتجاه التقليدية في التنبؤ بأسعار الذهب بالدولار الأمريكي خلال الفترة الممتدة من 2010 إلى 2024. تعتمد الدراسة على مجموعة بيانات تاريخية تشمل التاريخ وسعر الذهب. تمحورت الدراسة حول تحليل أداء نموذج LSTM مقارنة بأداة تحليل الاتجاه التقليدية لفهم التغيرات في أسعار الذهب وتقديم توقعات دقيقة.

كشفت النتائج عن تفوق نموذج LSTM بشكل ملحوظ على أداة تحليل الاتجاه التقليدية في دقة التنبؤ. عند تحويل القيم إلى نسب مئوية، تبين أن نموذج LSTM كان أكثر دقة بنسبة 29.7% في جذر متوسط مربع الخطأ (RMSE) و25.6% في متوسط الخطأ المطلق (MAE) مقارنةً بأداة تحليل الاتجاه التقليدية. يعزى هذا التفوق إلى قدرة نموذج LSTM على معالجة البيانات الزمنية والتسلسلية بفعالية، مما يمكنه من فهم الأنماط المعقدة في البيانات وتقديم توقعات أكثر دقة. تميز نموذج LSTM بقدرته على التعلم من الأنماط التاريخية طويلة الأمد، مما يوفر دقة أعلى في التنبؤات مقارنة بالنماذج التقليدية.

المراجع

Chen, Y. C., & Huang, W. C. (2021). Applied soft computing. Applied Soft Computing, 112, 107788. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.107788

Georgia, M., et al. (2013). International Journal of Financial Engineering and Risk Management, 2(1).

Gers, F. A., Schmidhuber, J., & Cummins, F. (2000). Learning to forget: Continual prediction with LSTM. Neural Computation, 12(10), 2451–2471. https://doi.org/10.1162/089976600300015015

Guha, B., & Bandyopadhyay, G. (2016). Journal of Advanced Management Science, 4(2).

Hadavandi, E., Ghanbari, A., & Abbasian-Naghneh, S. (2010). Developing a time series model based on particle swarm optimization for gold price forecasting. In Proceedings of the Third International Conference on Business Intelligence and Financial Engineering. IEEE. https://doi.org/10.1109/BIFE.2010.85

Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1996). LSTM can solve hard long time lag problems. In Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS'96) (pp. 473–479). MIT Press.

Khani, M. M., Vahidnia, S., & Abbasi, A. (2020). A deep learning-based method for forecasting gold price with respect to pandemics. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-111705/v1

Li, B. (2014). Computational intelligence and neuroscience. Computational Intelligence and Neuroscience. https://doi.org/10.1155/2014/723427

Liu, D., & Li, Z. (2017). Gold price forecasting and related influence factors analysis based on random forest. In Proceedings of the Tenth International Conference on Management Science and Engineering Management. Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-10-1837-4_59

Madziwa, L., et al. (2022). Resources Policy, 76, 102544. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2021.102544

Manjula, K. A., & Karthikeyan, P. (2019). Gold price prediction using ensemble-based machine learning techniques. In 2019 3rd International Conference on Trends in Electronics and Informatics (ICOEI). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICOEI.2019.8862557

Mohtasham Khani, M., et al. (2021). SN Computer Science, 2(4). https://doi.org/10.1007/s42979-021-00724-3

Murphy, J. J. (1999). Technical analysis of the financial markets: A comprehensive guide to trading methods and applications. New York Institute of Finance.

Naliniprava, T. (2017). International Journal of Economics and Financial Issues, 7(4).

Raghuram, K. S. (n.d.). Statistical, machine learning predictive analytics and the impact of stock market indicators in predicting gold prices.

Shafiee, S., & Topal, E. (2010). An overview of global gold market and gold price forecasting. Resources Policy, 35(3), 178–189. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2010.05.004

التنزيلات

منشور

2025-03-12

إصدار

القسم

بحوث علمية