![](/images/graphics-bg.png)
Predicting the direction of e-commerce stock prices during COVID 19 using machine learning
العناوين الأخرى
التنبؤ باتجاه أسعار أسهم التجارة الإلكترونية خلال كوفيد 19 باستخدام التعلم الآلي
المؤلفون المشاركون
Bouriche, Nuriyah
Bin Buziani, Muhammad
المصدر
Journal of Economic Integration
العدد
المجلد 10، العدد 1 (31 مارس/آذار 2022)، ص ص. 462-473، 12ص.
الناشر
جامعة أحمد دراية مخبر التكامل الاقتصادي الجزائري الإفريقي
تاريخ النشر
2022-03-31
دولة النشر
الجزائر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص AR
تهدف الدراسة إلى تقصي القدرة التنبؤية لفيروس كورونا على أسهم التجارة الإلكترونية في الولايات المتحدة الأمريكية و الصين.
تم استعمال مؤشرات التحليل التقني و حالات الإصابة و الوفاة المسجلة جراء الإصابة بالفيروس كمدخلات للتنبؤ باتجاه أسعار الأسهم باستخدام خوارزميات التعلم الآلي : شعاع الدعم الآلي SVM، الغابة العشوائية RF و الجار الأقرب KNN.
تمت مقارنة أداء الخوارزميات قبل و بعد تطبيق طريقة الغابة العشوائية لانتقاء أهم المدخلات.
أظهرت نتائج الدراسة أن مؤشرات فيروس كورونا لها قوة تنبؤية على حركة أسعار أسهم السوق الأمريكي و الصيني.
كل من مؤشر دقة التنبؤ و F1 تحسن بعد استعمال خوارزمية الانتقاء.
نموذج الغابة العشوائية RF تفوق على باقي النماذج متبوعا ب SVM و KNN على التوالي.
الملخص EN
The study investigates the predictive power of COVID 19 on e-commerce stocks in the United States and China.
technical and COVID 19 indicators were used as input features to predict the stock prices trend using three machine learning classifiers RF, SVM and KNN.
the performance of the classifiers is compared before and after performing feature selection technique with random forest feature importance on the dataset.
the results indicate that COVID 19 indicators have a predictive power on stock prices movements in both the US and Chinese markets.
the accuracy and F1 score metrics improve when using feature selection.
the performance of the classifiers with the selected features shows that RF outperforms the other classifiers with the highest accuracy and F1 score followed by SVM and KNN respectively.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Bouriche, Nuriyah& Bin Buziani, Muhammad. 2022. Predicting the direction of e-commerce stock prices during COVID 19 using machine learning. Journal of Economic Integration،Vol. 10, no. 1, pp.462-473.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1340008
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Bouriche, Nuriyah& Bin Buziani, Muhammad. Predicting the direction of e-commerce stock prices during COVID 19 using machine learning. Journal of Economic Integration Vol. 10, no. 1 (Mar. 2022), pp.462-473.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1340008
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Bouriche, Nuriyah& Bin Buziani, Muhammad. Predicting the direction of e-commerce stock prices during COVID 19 using machine learning. Journal of Economic Integration. 2022. Vol. 10, no. 1, pp.462-473.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1340008
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 472-473
رقم السجل
BIM-1340008
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)