ایندکس های ترکیبی

پیش بینی قیمت سهام با شاخص های بازاری هیبریدی (ترکیبی) با استفاده از مدل عصبی فازی

شاخص های تکنیکال به طور گسترده ای در پیش بینی قیمت های سهام با شبکه های عصبی مصنوعی استتااده شتهه انته.بتا این وجود عملکرد آن ها معمولاً رضایت بخش نیست. به علاوه در سال های اخیر، مهل های هیبریتهی کته ترکیبتی از شتبکه های عصبی مصنوعی و سایر روش های هوشمنه با شاخص تکنیکال هستنه برای بهبود سطح پیش بینی قیمت سهام با نتتای متغیر استااده شهه انه. جامعه مورد مطالعه شرکت های فولاد در سال 4931 می باشه.در این تحقیق سه مهل مختلت بترای مطالعه تجربی و ارزیابی مهل استااده می شود. اولین مهل تنها از شبکه عصبی مصنوعی استااده نموده که ورودی هتای متهل شبکه عصبی مصنوعی متغیرهای تحلیل تکنیکال داده های سهام تاریخی هستنه.دومین و سومین مهل ها، مهل های هیبریته می باشنه که ترکیبی از شبکه عصبی مصنوعی و منطق فتازی هستتنه در لتالی کته ورودی هتای ستومین متهل ترکیبتی از متغیرهای تکنیکال و بنیادی با متغیرهای نظر کارشناسان بازار بورس خواهه بود

کلید واژه ها

نحوه استناد به مقاله

در صورتی که می خواهید به این مقاله در اثر پژوهشی خود ارجاع دهید، می توانید از متن زیر در بخش منابع و مراجع بهره بگیرید :

ساناز سرافراز؛دکتر فرید صفتی؛دکتر علیرضا غیاثوند؛ ۱۳۹۵، پیش بینی قیمت سهام با شاخص های بازاری هیبریدی (ترکیبی) با استفاده از مدل عصبی فازی، ششمین کنفرانس بین المللی پژوهش های نوین در مدیریت , اقتصاد و حسابداری، https://scholar.conference.ac:443/index.php/download/file/9738-Fuzzy-neural-model-with-hybrid-market-indicators-for-stock-forecasting

در داخل متن نیز هر جا به عبارت و یا دستاوردی از این مقاله اشاره شود پس از ذکر مطلب، در داخل پرانتز، مشخصات زیر نوشته شود.

تغییرپذیری فرین‌های اقلیمی براساس شاخص‌های ترکیبی و امواج گرمایی در گستره حوضه های آبریز کشور

1 کارشناس آب و هواشناسی، دانشگاه خوارزمی، تهران، ایران.

2 دکتری آب و هواشناسی، دانشگاه خوارزمی، تهران، ایران

چکیده

تغییرات آب و هوایی و گرمایش جهانی اثرات بسیار زیادی بر جوامع و بوم سامانه‌ها دارد. شناسایی حوادث فرین آب و هوایی در مقیاس مکانی و زمانی، به منظور برنامه ریزی جهت کاهش آثار سوء و افزایش استراتژی های انطباق بسیار حائز اهمیت است. به همین جهت مجموعه‌ای از شاخص‌های ترکیبی و موج گرما ارائه شده ایندکس های ترکیبی توسط گروه بین المللی (ECA&D) ، به منظور ترسیم بهتر روند فرین‌های آب و هوایی در گستره ایران و با تمرکز بر حوضه های آبریز درجه یک استفاده گردید. بر این اساس داده های روزانه 47 ایستگاه سینوپتیک کشور در دوره آماری 1981 تا 2015 استخراج و مورد آنالیز قرار گرفت. در این پژوهش شاخص‌های سرد-خشک، سرد-مرطوب، گرم-خشک، گرم-مرطوب، دو کلاس شاخص اقلیم گردشگری و شاخص جهانی حرارتی به عنوان مجموع شاخص های ترکیبی و شاخص های فراوانی، مدت زمان، فرکانس، دامنه و بزرگی موج گرما به عنوان مجموع شاخص های موج گرما محاسبه شده است. نتایج این پژوهش نشان دهنده رخداد تغییر اساسی در رفتار مقادیر فرین ترکیبی دما و بارش در سه دهه گذشته است. کاهش در فراوانی حالت‌های سرد و افزایش در فراوانی حالت‌های گرم در بیش از 80 درصد ایستگاه ها دیده می‌شود. به طوری که کاهش معنادار در شاخص روزهای سرد و خشک و افزایش معنادار در شاخص روزهای گرم و خشک موید این مطلب می باشد. همچنین، شاخص جهانی حرارتی نیز نشان دهنده افزایش معنی دار فراوانی روزهای با تنش گرمای شدید ( ) و کاهش معنادار فراوانی روزهای بدون تنش گرمایی ( ) است که در مقایسه با سایر شاخص‌های ترکیبی دما و بارش از پیوستگی فضایی مناسبی در سطح ایران برخوردار است. روند شاخص اقلیم گردشگری (TCI)، شامل دو زیر مجموعه، تعداد روزهای با TCI≥60 و تعداد روزهای با TCI≥80 نیز تغییرات مشابهی دارد و پیوستگی ضعیف‌تری را در سطح کشور نشان می‌دهد. افزایش حالت های گرم در شاخص های موج گرما نیز تقریبا در تمامی حوضه های آبریز درجه یک کشور مشهود می باشد. این موضوع در تعداد و فرکانس موج گرما نمود معنادار تری در سطح کشور نشان می دهد. بیشینه وردایی معنادار فرین‌های ترکیبی در بخش‌های شمال‌غربی کشور دیده می‌شود که می‌تواند در برنامه ریزی برای کاهش آثار سوء و افزایش سازگاری در کشور مورد توجه قرار گیرد.

پیش بینی قیمت سهام با شاخص های بازاری هیبریدی (ترکیبی) با استفاده از مدل عصبی فازی

شاخص های تکنیکال به طور گسترده ای در پیش بینی قیمت های سهام با شبکه های عصبی مصنوعی استتااده شتهه انته.بتا این وجود عملکرد آن ها معمولاً رضایت بخش نیست. به علاوه در سال های اخیر، مهل های هیبریتهی کته ترکیبتی از شتبکه های عصبی مصنوعی و سایر روش های هوشمنه با شاخص تکنیکال هستنه برای بهبود سطح پیش بینی قیمت سهام با نتتای متغیر استااده شهه انه. جامعه مورد مطالعه شرکت های فولاد در سال 4931 می باشه.در این تحقیق سه مهل مختلت بترای مطالعه تجربی و ارزیابی مهل استااده می شود. اولین مهل تنها از شبکه عصبی مصنوعی استااده نموده که ورودی هتای متهل شبکه عصبی مصنوعی متغیرهای تحلیل تکنیکال داده های سهام تاریخی هستنه.دومین و سومین مهل ها، مهل های هیبریته می باشنه که ترکیبی از شبکه عصبی مصنوعی و منطق فتازی هستتنه در لتالی کته ورودی هتای ستومین متهل ترکیبتی از متغیرهای تکنیکال و بنیادی با متغیرهای نظر کارشناسان بازار بورس خواهه بود

کلید واژه ها

نحوه استناد به مقاله

در صورتی که می خواهید به این مقاله در اثر پژوهشی خود ارجاع دهید، می توانید از متن زیر در بخش منابع و مراجع بهره بگیرید :

ساناز سرافراز؛دکتر فرید صفتی؛دکتر علیرضا غیاثوند؛ ۱۳۹۵، پیش بینی قیمت سهام با شاخص های بازاری هیبریدی (ترکیبی) با استفاده از مدل عصبی فازی، ششمین کنفرانس بین المللی پژوهش های نوین در مدیریت , اقتصاد و حسابداری، https://scholar.conference.ac:443/index.php/download/file/9738-Fuzzy-neural-model-with-hybrid-market-indicators-for-stock-forecasting

در داخل متن نیز هر جا به عبارت و یا دستاوردی از این مقاله اشاره شود پس از ذکر مطلب، در داخل پرانتز، مشخصات زیر نوشته شود.

انتخاب شاخص های nonclustered

در مورد کلید اولیه و clustered index برای جدول ها و همچنین محدودیت ها و حفاظت داده ها صحبت کرده ایم. اما شاخص های اضافه چطور؟ لازم است خیلی سریع داده را از دیتابیس خارج کنیم. چگونه می توانیم آنها را تعریف کنیم؟

توضیحات

تعریف شاخص ها تا حدی هنر و تا حدی دانش میباشد. هر شاخصی که تعریف خواهید کرد، علاوه بر اینکه از نوع clustered می باشد از نوع nonclustered نیز میباشد. آنها همچنین به عنوان ساختارهای درخت B ذخیره شده اند؛ اما سطح برگ (leaf level) کلیدهای شاخص را ذخیره می کند، به علاوه کلید clustered index نیز خواهد بود. ذکر این نکته مهم است، زیرا هر داده ای که تنها توسط شاخص nonclustered تکمیل نمی شود، با استفاده از کلید tucked away، وارد شاخص clustered می شود تا هر گونه داده ی مورد نیاز باقیمانده را به دست آورد. شاخص های nonclustered که تعریف کردید، براساس داده هایی خوهند بود که برنامه های شما منتشر می کنند.

همه ی کلید های اولیه ی تعریف شده و محدودیت های خاص به طور خودکار یک شاخص خاص می گیرند که به وسیله ی SQL Server اختصاص داده شده است. کلیدهای خارجی یک شاخص تعریف شده نمی گیرند. گفته می شود محتاطانه است که کلیدهای خارجی را فهرست کنیم، زیرا ستون هایی که در محدودیت ها هستند زیرا query هایی منتشر می شوند که حدول اصلی را به جدول زیر مجموعه متصل می کند. هر زمان که یک کلید خارجی ایجاد کردم، به طور دستی برای ستون هایی که در محدودیت هستند یک یک شاخص فراهم کردم.

همچنین درقت کنید که از ایجاد شاخص های دوگانه در دیتابیس خود اجتناب کنید. به عنوان مثال جدول AdventureWorks Person.Person دارای یک شاخص non-clustered با نام، نام خانوادگی و نام پدر (MiddleName) می باشد. اگر query ها را جدا کنید، در جستجو براساس نام و نام خانودگی و یا نام و نام خانوادگی و نام پدر لازم نیست دو شاخص مجزا را تعیین کنید. شاخص موجود هر دو موضوع را تحت پوشش قرار می دهد. این امر باعث می شود درهنگام وارد کردن، حذف کردن و آپدیت کردن داده در جدول برقراری شاخص کمتری لازم باشد. باید ذکر شود که اگر یک محدودیت کلید خارجی یا UNIQUE روی نام و نام خانوادگی و نام پدر تعریف شد، نیازی به تعریف شاخص دوم وجود ندارد، زیرا به موجب ایجاد محدودیت SQL Server به شما یک شاخص خواهد داد.

در ایندکس های ترکیبی این مثال به ساختار شاخص non-clustered، IX_Person_LastName_FirstName_MiddleName، در شخص نگاهی می اندازیم.

شاخص های تعریف شده برای این جدول به قرار زیر می باشند:

با استفاده از فرمان ثبت نشده ی DBCC PAGE می توانیم ساختارهای شاخص را برای امتحان ترکیب شاخص های non-clustered در جدول های clustered بررسی کنیم.

این مثال جدول زیر را ارائه می دهد:

همانطور که مشاهده می شود، کلید شاخص clustered (BusinessEntityID) با شاخص non-clustered ذخیره شده است. این مسئله هنگامی اتفاق می افتد که مجموعه نتایج برای کامل کردن یک query خارج از محدوده ی ستون های داخل شاخص قرار می گیرند.

در ادامه query یک ردیف را گزارش می دهد و برنامه ی اجرایی آن نشان می دهد که شاخص موجود می تواند نتیجه را کامل کند.

تغییر query در داخل index برای اینکه ستون را نیز در بر داشته باشد، یک عملکرد Key Lookup نشان می دهد. در این ایندکس های ترکیبی مورد کلید شاخص clustered روی BusinessEntityID استفاده می شود تا ستون EmailPromotion مربوط به فرد را مشاهده کند.

ایندکس های ترکیبی

سطرها و ستون ها در اکسل

توابع اکسل

آموزش جامع مبانی فرمول نویسی اکسل – بخش 1

آموزش توابع عددی و آماری اکسل – بخش 1

آموزش توابع متنی اکسل 2016 – بخش 1

• 1. محاسبه جمع فروش ماهانه با توابع SUM و INDEX ایندکس با صفر وارد ایندکس های ترکیبی نمودن آرگومان دوم row_num در اکسل 2016 (Microsoft Excel 2016)
• 2. محاسبه میانگین فروش ماهانه با توابع AVERAGE و INDEX ایندکس با صفر وارد نمودن آرگومان دوم row_num در اکسل 2016 (Microsoft Excel 2016)
• 3. محاسبه کمترین فروش ماهانه با توابع MIN و INDEX ایندکس با صفر وارد نمودن آرگومان دوم row_num در اکسل 2016 (Microsoft Excel 2016)
• محاسبه بیشترین فروش ماهانه با توابع MAX و INDEX ایندکس با صفر وارد نمودن آرگومان دوم row_num در اکسل 2016 (Microsoft Excel 2016)
• 5. صفر وارد نمودن آرگومان سوم column_num تابع INDEX ایندکس و تابع SUM در محاسبه جمع فروش ماهانه اکسل 2016 (Microsoft Excel 2016)
• 6. صفر وارد نمودن آرگومان سوم column_num تابع INDEX ایندکس و تابع MIN در محاسبه کمترین فروش ماهانه اکسل 2016 (Microsoft Excel 2016)
• 7. صفر وارد نمودن آرگومان سوم column_num تابع INDEX ایندکس و تابع MAX در محاسبه بیشترین فروش ماهانه اکسل 2016 (Microsoft Excel 2016)
• 8. صفر وارد نمودن آرگومان سوم column_num تابع INDEX ایندکس و تابع AVERAGE در محاسبه میانگین فروش ماهانه اکسل 2016 (Microsoft Excel 2016)
• 9. کاربرد توابع AVERAGE ، INDEX و MATCH در محاسبه میانگین فروش ماهانه اکسل 2016 (Microsoft Excel 2016)
• 10. ایجاد لیست بازشوی Data Validation (اعتبار سنجی داده ها یا دیتا ایندکس های ترکیبی ولیدیشن) و توابع AVERAGE ، INDEX و MATCH در محاسبه میانگین فروش ماهانه اکسل 2016 (Microsoft Excel 2016)
• 11. کاربرد لیست بازشوی (drop down list) و توابع SUM ، INDEX و MATCH در محاسبه جمع فروش ماهانه اکسل 2016 (Microsoft Excel 2016)
• 12. تعیین تاریخ فروش و درآمد با توابع VLOOKUP (جستجوی عمودی) و COLUMN (تعیین شماره ستون) در اکسل 2016 (Microsoft Excel 2016)
• 13. ایجاد جدول پویا و داینمایک (Create dynamic table) با توابع VLOOKUP (جستجوی عمودی) و COLUMN (تعیین شماره ستون) در اکسل 2016 (Microsoft Excel 2016)
• 14. کاربرد توابع VLOOKUP (جستجوی عمودی) و MATCH (تعیین موقعیت محدوده) در اکسل 2016 (Microsoft Excel 2016)
• 15. ایجاد لیست بازشوی و جدول پویا و داینمایک (Create dynamic table) با توابع VLOOKUP (جستجوی عمودی) و MATCH (تعیین موقعیت محدوده) در اکسل 2016 (Microsoft Excel 2016)
• 16. جستجوی عمودی در یک کاربرگ دیگر با تابع VLOOKUP وی لوکاپ و MATCH (تعیین موقعیت محدوده) در اکسل 2016 (Microsoft Excel 2016)

کوتاه درباره آموزش 365 :
بنیاد آموزش 365 با هدف در اختیار گذاشتن آموزش های تخصصی به صورت رایگان آغاز به کار کرد.
از شروع فعالیتمان تا کنون با ایندکس های ترکیبی صدها دوره آموزشی رایگان با قدرت به کار خود ادامه داده و هر روز دوره های جدیدی به وب سایت اضافه می گردد.

لطفاً با اشتراک گذاری و معرفی این وب سایت به دوستانتان ما را در بهبود و گسترش دوره های آموزشی یاری کنید.

مدیر بازرگانی : 09303807053

آموزش پیش پردازنده ی sass – بخش 6

آموزش پیش پردازنده ی sass – بخش 5

آموزش طراحی سایت با جوملا joomla – بخش 11

آموزش زبان برنامه نویسی Dart – Flutter

طراحی و ساخت قطعات صنتعی با کامپیوتر CAD / CAM

مبانی داده کاوی ( Data Mining ) – علم داده چیست؟

پاکسازی داده ها ( Data Cleaning ) – معرفی علم داده

هزاران ساعت ویدئو آموزشی تخصصی

تماس با ما

تمامی آثار ارائه شده در این وب سایت در وزارت فرهنگ و ارشاد اسلامی به ثبت رسیده
و فقط برای استفاده در وب سایت آموزش 365 مجاز می باشد.
هر گونه کپی برداری و استفاده غیر مجاز پیگرد قانونی دارد.

تمام ویدئو ها رایگان و دسته بندی شده در گوشی شما