"تطبيق الذكاء الاصطناعي وآلة التعلم العميق في الأسواق المالية بين الفعالية والمخاطر دراسة بعض تجارب الدول
| dc.contributor.author | سراي نصيرة | |
| dc.date.accessioned | 2026-02-05T08:37:16Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description.abstract | " "هدفت الدراسة الى التنبؤ بأسعار الأسهم واتجاهات حركة الأسعار باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي ، ولتحقيق هذا الهدف تم توظيف مجموعتين من المتغيرات ، الأولى هي قيمة الإغلاق وقيمة الافتتاح ومؤشري EMA القصير والطويل وذلك للتنبؤ بسعر السهم في اليوم التالي ، والثانية هي مؤشر MACD للتنبؤ باتجاه حركة سعر السهم في اليوم التالي ، وتم تطبيق الدراسة على مؤشر DWX كممثل عن كامل مجتمع الدراسة (سوق دمشق للأوراق المالية )، بالاعتماد على بيانات الفترة الممتدة من 2019-2022 وخلصت الدراسة الى النتائج التالية : حقق التنبؤ باستخدام LSTM نتائج قريبة جدا من الواقع حيث كانت المتوسطات الحسابية للقيم التي تنبأ بها النموذج (قيم اغلاق مؤشر DWX وقيم مؤشر MACD لفترة الاختبار ) قريبة جدا من المتوسطات الحسابية للقيم التي تحققت بالواقع . لا يوجد فارق جوهري بين اتجاه حركة أسعار الأسهم الذي تنبأ به نموذج الذكاء الاصطناعي للمستقبل والاتجاه الذي ستسلكه بالفعل . وأخيرا ، يمكن للمتداولون في الأسواق المالية باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي كأداة مساعدة لهم في التنبؤ في هذه الأسواق، لكن لا يمكن الاعتماد عليها بشكل كامل فلا زالت النتائج غير دقيقة بما فيه الكفاية. | |
| dc.identifier.uri | https://repository.univ-msila.dz/handle/123456789/48363 | |
| dc.subject | " الذكاء الاصطناعي، الأسواق المالية، التنبؤ، التعلم العميق | |
| dc.title | "تطبيق الذكاء الاصطناعي وآلة التعلم العميق في الأسواق المالية بين الفعالية والمخاطر دراسة بعض تجارب الدول | |
| dc.type | Thesis |