توسعه یک چارچوب مدلسازی سرمایهگذاری مبتنی بر ادغام الگوهای کندلاستیک ژاپنی و منطق فازی
کلمات کلیدی:
: الگوهای کندلاستیک ژاپنی, منطق فازی, مدلسازی سرمایهگذاری, تحلیل بازار سهام, شاخص قدرت نسبی, دادههای سری زمانیچکیده
این پژوهش با هدف طراحی و اعتبارسنجی یک مدل سرمایهگذاری نوین انجام شد که با ترکیب الگوهای کندلاستیک ژاپنی و منطق فازی، توانایی پیشبینی دقیقتر روند بازار سهام و مدیریت عدم قطعیت دادههای مالی را بهبود میبخشد. مطالعه حاضر از نوع کاربردی و توسعهای است و دادههای تاریخی بازار سهام شامل قیمتهای باز، بسته، بیشینه و کمینه در بازههای زمانی متوالی گردآوری شد. دادهها ابتدا به کندلهای ژاپنی تبدیل و ویژگیهایی مانند شاخص قدرت نسبی (RSI)، واگرایی و رد شدن از تابخوردگی استخراج گردید. سپس با تعریف مجموعهها و توابع عضویت فازی، قوانین if–then تدوین شد. خوشهبندی پنجروزه برای طبقهبندی دادههای سری زمانی استفاده و مکانیزم بازیابی اطلاعات فازی با شاخص TF–IDF به منظور رتبهبندی الگوهای شمعی و تطبیق روندهای آتی به کار رفت. مدل نهایی در محیط پایتون پیادهسازی و نتایج آن با روشهای سنتی مقایسه شد. نتایج نشان داد مدل پیشنهادی در پیشبینی روندهای آتی بازار سهام نسبت به روشهای سنتی دقت بالاتری دارد و شاخصهای عملکرد مانند بازده تعدیلشده بر اساس ریسک و بازگشت سرمایه (ROI) بهبود یافت. استفاده از عملگر تجمیع جدید و قوانین فازی باعث مدیریت بهتر دادههای نویزی و متنوع شد و پایداری پیشبینیها در شرایط نوسانی بازار افزایش یافت. همچنین مشخص شد الگوهای Hammer و Doji بیشترین قدرت پیشبینی تغییر روند را دارند. ترکیب منطق فازی با الگوهای کندلاستیک ژاپنی چارچوبی جامع و انعطافپذیر برای تحلیل دادههای سری زمانی مالی و تصمیمگیری سرمایهگذاری فراهم میکند. این رویکرد میتواند در توسعه سامانههای هوشمند معاملات الگوریتمی، بهبود تصمیمات سرمایهگذاران و مدیریت ریسک بازارهای پویا کاربرد عملی داشته باشد.
دانلودها
مراجع
Balqis, V. P., Subiyanto, S., & Supian, S. (2021). Optimizing Stock Portfolio with Markowitz Method as a Reference for Investment Community Decisions. International Journal of Research in Community Services, 2(2), 71-76. https://doi.org/10.46336/ijrcs.v2i2.213
Jafari, S. (2016). A Study of the Impact of Non-financial Variables on Investor Decision-making in the Tehran Stock Exchange Islamic Azad University, Babol Branch].
Kamo, H., & Dagli, C. (2017). Japanese candlestick trading pattern recognition using fuzzy logic. Proceedings of the IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics,
Kumar, B. S., & Ravi, V. (2022). A survey of the applications of text mining in financial domain. Knowledge-Based Systems, 114, 128-147. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2016.10.003
Lee, K. H., & Jo, G. S. (2021). Expert system for predicting stock market timing using a candlestick chart. Expert Systems with Applications, 16, 357-364. https://doi.org/10.1016/S0957-4174(99)00011-1
Leung, P. l., Ng lui, K., & wong, W. (2022). An improved estimation to make Markowitz's portfolio optimization theory users friendly and estimation accurate with application on the US stock market investment. 85-98. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2012.04.003
Madbouly, M. M., Elkholy, M., Gharib, Y. M., & Darwish, S. M. (2020). Predicting Stock Market Trends for Japanese Candlestick Using Cloud Model. Proceedings of the International Conference on Artificial Intelligence and Computer Vision (AICV2020), Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-44289-7_59
Melina, M. (2024). Modeling of Machine Learning-Based Extreme Value Theory in Stock Investment Risk Prediction: A Systematic Literature Review. Big Data. https://doi.org/10.1089/big.2023.0004
Motamedi, M., & Darvish Motavalli, M. H. (2025). Designing a Dynamic Model for Evaluating Construction Investment Projects Using a System Dynamics Approach. Economic Research (Sustainable Growth and Development), 25(1), 291-318. https://mcej.modares.ac.ir/article-18-74581-en.html
Naranjo, R., Arroyo, J., & Santos, M. (2022). Fuzzy modeling of stock trading with fuzzy candlesticks. Expert Systems with Applications, 93, 15-27. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.10.002
Raei, R., & Talangi, A. (2024). Advanced Investment Management. SAMT Publications.
Ramzani, N. (2020). A Study of the Relationship between the Free Float of Shares, Firm Size, and Financial Leverage with Dividend Policy in Companies on the Tehran Stock Exchange Islamic Azad University, Science and Research Branch]. Tehran.
Sadeghi, M., Ahmadi, S., & Hosseini, N. (2021). Combining Fuzzy Logic and Candlestick Patterns in Financial Market Forecasting. Financial Research Journal, 23(4), 55-72.
Tang, Q., Wang, C., & Feng, T. (2024). Technological innovation investment channels of industry-university-research alliance and non-alliance enterprises: An evolutionary game approach. Mathematics, 12(2), 289. https://doi.org/10.3390/math12020289
Viéitez, A., Santos, M., & Naranjo, R. (2024). Machine learning Ethereum cryptocurrency prediction and knowledge -based investment strategies. Knowledge -Based Systems, 299. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.knosys.2024.112088
Wieprow, J. (2025). Assessment of investment potential in the art market using non-fungible tokens.
Ye, Z. (2024). The Optimal Portfolio of AIA Group Limiteds Investment Insurance Products Based on Markowitz Model and Index Model. Advances in Economics Management and Political Sciences, 79(1), 99-105. https://doi.org/10.54254/2754-1169/79/20241785
Zhang, J., Cui, S., Xu, Y., Li, Q., & Li, T. (2022). A novel data-driven stock price trend prediction system. Expert Systems with Applications, 97, 60-69. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.12.026
Zhou, Y., & Dong, P. (2021). Fuzzy logic-based stock prediction system. International Journal of Fuzzy Systems, 23(4), 1123-1137.
دانلود
چاپ شده
ارسال
بازنگری
پذیرش
شماره
نوع مقاله
مجوز
حق نشر 2025 زهرا صادقی (نویسنده); هاشم زارع (نویسنده مسئول); جلیل خداپرست شیرازی (نویسنده)

این پروژه تحت مجوز بین المللی Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 می باشد.