کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
The stock market is a fundamental component of financial systems, reflecting economic health, providing investment opportunities, and influencing global dynamics. Accurate stock market predictions can lead to significant gains and promote better investment decisions. However, predicting stock market trends is challenging due to their non-linear and stochastic nature. This study investigates the efficacy of advanced deep learning models for short-term trend forecasting using daily and hourly closing prices from the S&P 500 index and the Brazilian ETF EWZ. The models explored include Temporal Convolutional Networks (TCN), Neural Basis Expansion Analysis for Time Series Forecasting (N-BEATS), Temporal Fusion Transformers (TFT), Neural Hierarchical Interpolation for Time Series Forecasting (N-HiTS), and Time-series Dense Encoder (TiDE). Furthermore, we introduce the Extended Long Short-Term Memory for Time Series (xLSTM-TS) model, an xLSTM adaptation optimised for time series prediction. Wavelet denoising techniques were applied to smooth the signal and reduce minor fluctuations, providing cleaner data as input for all approaches. Denoising significantly improved performance in predicting stock price direction. Among the models tested, xLSTM-TS consistently outperformed others. For example, it achieved a test accuracy of 72.82% and an F1 score of 73.16% on the EWZ daily dataset. By leveraging advanced deep learning models and effective data preprocessing techniques, this research provides valuable insights into the application of machine learning for market movement forecasting, highlighting both the potential and the challenges involved.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
بازار سهام یک مؤلفه اساسی سیستم های مالی است که منعکس کننده سلامت اقتصادی ، فراهم کردن فرصت های سرمایه گذاری و تأثیرگذاری بر پویایی جهانی است.پیش بینی دقیق بازار سهام می تواند منجر به افزایش قابل توجهی و تصمیمات سرمایه گذاری بهتر شود.با این حال ، پیش بینی روند بازار سهام به دلیل ماهیت غیرخطی و تصادفی آنها چالش برانگیز است.این مطالعه به بررسی اثربخشی مدلهای پیشرفته یادگیری عمیق برای پیش بینی روند کوتاه مدت با استفاده از قیمت های بسته شدن روزانه و ساعتی از شاخص S&P 500 و ETF EWZ برزیل می پردازد.مدل های مورد بررسی شامل شبکه های همخوانی زمانی (TCN) ، تجزیه و تحلیل انبساط پایه عصبی برای پیش بینی سری زمانی (N-Beats) ، ترانسفورماتورهای فیوژن موقتی (TFT) ، درون یابی سلسله مراتبی عصبی برای پیش بینی سری زمان (N-HITS) و سریال های متراکم سری زمانرمزگذار (جزر و مد).علاوه بر این ، ما حافظه کوتاه مدت طولانی مدت را برای مدل سری زمانی (XLSTM-TS) معرفی می کنیم ، یک اقتباس XLSTM برای پیش بینی سری زمانی بهینه شده است.برای صاف کردن سیگنال و کاهش نوسانات جزئی از تکنیک های دفع موجک استفاده شد و داده های پاک کننده را به عنوان ورودی برای همه رویکردها فراهم کرد.نادیده گرفتن عملکرد به طور قابل توجهی در پیش بینی جهت قیمت سهام بهبود یافته است.در بین مدلهای آزمایش شده ، XLSTM-TS به طور مداوم از دیگران بهتر عمل می کند.به عنوان مثال ، به دقت آزمون 72.82 ٪ و نمره F1 73.16 ٪ در مجموعه داده های روزانه EWZ دست یافت.این تحقیق با استفاده از مدل های پیشرفته یادگیری عمیق و تکنیک های پیش پردازش داده های مؤثر ، بینش ارزشمندی در مورد کاربرد یادگیری ماشین برای پیش بینی حرکت بازار ارائه می دهد ، و هم پتانسیل و هم چالش های درگیر را برجسته می کند.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
