سید ابوالقاسم سیدی

در دنیای امروز که داده های مالی و روانشناختی به وفور در دسترس هستند (مانند داده های شبکه های اجتماعی، اخبار اقتصادی و تحلیلی، و روندهای جستجو)، بهره گیری از روش های یادگیری ماشین به عنوان ابزاری قدرتمند برای تحلیل داده های پیچیده و بزرگ، ضروری به نظر می رسد. یادگیری ماشین نه تنها توانایی شناسایی الگوهای پنهان در داده ها را دارد، بلکه می تواند روابط غیرخطی و چندبعدی را با دقت بالا مدل سازی کند. در بازارهای مالی، رفتار سرمایه گذاران نقش قابل توجهی در نوسانات قیمتی و بازده سهام ایفا می کند. پژوهش حاضر به بررسی تأثیر عوامل روانشناسی سرمایه گذاران بر رفتار قیمتی سهام در بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از روش های یادگیری ماشین می پردازد. به منظور مدل سازی، شاخص احساسات بازار بر اساس داده های تاریخی از شبکه های اجتماعی، حجم معاملات و تغییرات شاخص کل استخراج شده است. سپس با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین از جمله جنگل تصادفی، ماشین بردار پشتیبان و شبکه های عصبی مصنوعی، تأثیر احساسات بر نوسانات و بازده سهام تحلیل شده است. نتایج نشان می دهد که احساسات سرمایه گذاران تأثیر معناداری بر رفتار قیمتی سهام دارند و الگوریتم شبکه های عصبی مصنوعی با دقت بالاتری نسبت به سایر روش ها قادر به پیش بینی تغییرات بازده است. یافته های این پژوهش می تواند به تصمیم گیری بهتر سرمایه گذاران و بهبود سیاست گذاری مالی کمک کند.