استعمال الخوارزمية الجينية لتدريب الشبكة العصبية الاصطناعية لغرض التنبؤ بأسعار الإغلاق اليومية لمصرف بغداد في سوق العراق للأوراق المالية
Other Title(s)
The use of genetic algorithm to train the artificial neural network for the purpose of predicting Baghdad bank daily closing prices on the Iraqi stock exchange
Joint Authors
العكيدي، منير شهاب أحمد
المهنا، فراس أحمد محمد
Source
مجلة تكريت للعلوم الإدارية و الاقتصادية
Issue
Vol. 16, Issue 51، ج. 2 (30 Sep. 2020), pp.482-498, 17 p.
Publisher
Tikrit University College of Administration and Economic
Publication Date
2020-09-30
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
17
Main Subjects
Economy and Commerce
Financial and Accounting Sciences
Topics
- Financial markets
- Iraq
- Information technology
- Genetic algorithms
- Neural networks(Computer science)
- Bourse
Abstract EN
Some phenomena suffer from the presence of chaos and instability in its data as a result of the great development in information technology, which led to the existence of many patterns inherent in that data, and the process of identifying those patterns is considered a major and important problem, given its importance in the prediction process.
So the need arose to know and identify those patterns, and to use these patterns in the prediction process.
On this basis, recourse was made to the use of some modern and flexible technologies in that field, namely The Artificial Neural Networks and the genetic algorithm, and the use of that algorithm to update (train) the weights of The Artificial Neural Network.
Through the results produced by the applied side, and after a set of models of Artificial Neural Networks were built with different displacements in variables and different nodes in the hidden layer.
it was concluded that the best model for the purpose of prediction is the model NN(1, 2, 12; 10).
As that model had the lowest values for statistical measures, Akaike Information Criterion (AIC), Bayesian Information Criterion (BIC), and (SBC) Criterion.
In addition, the time taken by that model in the training process is less than the rest of the models, as it reached the number of times that model was trained is (57) repetitions.
American Psychological Association (APA)
المهنا، فراس أحمد محمد والعكيدي، منير شهاب أحمد. 2020. استعمال الخوارزمية الجينية لتدريب الشبكة العصبية الاصطناعية لغرض التنبؤ بأسعار الإغلاق اليومية لمصرف بغداد في سوق العراق للأوراق المالية. مجلة تكريت للعلوم الإدارية و الاقتصادية،مج. 16، ع. 51، ج. 2، ص ص. 482-498.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1025049
Modern Language Association (MLA)
المهنا، فراس أحمد محمد والعكيدي، منير شهاب أحمد. استعمال الخوارزمية الجينية لتدريب الشبكة العصبية الاصطناعية لغرض التنبؤ بأسعار الإغلاق اليومية لمصرف بغداد في سوق العراق للأوراق المالية. مجلة تكريت للعلوم الإدارية و الاقتصادية مج. 16، ع. 51، ج. 2 (2020)، ص ص. 482-498.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1025049
American Medical Association (AMA)
المهنا، فراس أحمد محمد والعكيدي، منير شهاب أحمد. استعمال الخوارزمية الجينية لتدريب الشبكة العصبية الاصطناعية لغرض التنبؤ بأسعار الإغلاق اليومية لمصرف بغداد في سوق العراق للأوراق المالية. مجلة تكريت للعلوم الإدارية و الاقتصادية. 2020. مج. 16، ع. 51، ج. 2، ص ص. 482-498.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1025049
Data Type
Journal Articles
Language
Arabic
Notes
-
Record ID
BIM-1025049