علوم رایانشی

علوم رایانشی

کارایی سازوکار توجه در شبکه‌های عصبی عمیق برای پیش‌بینی قیمت سهام: شواهد تجربی از بورس تهران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
گروه پژوهشی علوم داده زاگرس، دانشگاه آیت الله بروجردی، بروجرد، ایران
10.22034/csj.2026.251333
چکیده
هدف از این پژوهش بررسی کارایی سازوکار توجه در ساختار ترکیبی شبکه‌های CNN و BiLSTM برای پیش‌بینی قیمت سهام بورس تهران است. در مدل پیشنهادی (CNN-BiLSTM-Attention) ابتدا با لایه‌های هم‌آمیختی ویژگی‌های غیرخطی محلی استخراج می‌شوند و سپس با BiLSTM به‌صورت دوطرفه پردازش می‌شوند. سازوکار توجه نیز به‌صورت خودکار به بخش‌های مهم توالی قیمتی وزن‌دهی می‌کند. داده‌های تجربی شامل قیمت‌ها و شاخص‌های تکنیکی پنج سهم منتخب (فولاد، فملی، وبملت، فارس، خودرو) در بورس تهران در بازه ۱/۱/۱۴۰۰ تا ۱۵/۵/۱۴۰۴ (مجموعاً ۹۲۹ رکورد برای آموزش و آزمون) استفاده شد. داده‌ها به صورت ۸۰ درصد برای آموزش و ۲۰ درصد برای آزمون تقسیم شدند. نتایج کلیدی نشان داد مدل CNN-BiLSTM-Attention در مقایسه با سایر مدل‌های مرجع به‌طور معنی‌داری دقت پیش‌بینی بالاتری ارائه می‌کند. در میانگین عملکرد برای پنج سهم منتخب، مدل پیشنهادی در معیار RMSE به مقدار 035/0 و در معیار MAPE به مقدار 046/0 دست یافت، در حالی که بهترین مدل مرجع (CNN-LSTM) به‌ترتیب مقادیر 052/0 برای RMSE و 066/0 برای MAPE را ثبت کرد. این بهبود دقت که در معیار ضریب تعیین ( ) نیز آشکار است (رسیدن به میانگین 865/0 در برابر 803/0 در مدل مرجع)، اثربخشی هم‌کردار هم‌آمیختی، BiLSTM و سازوکار توجه را تأیید می‌کند. اگر چه پیچیدگی محاسباتی این ساختار نسبتاً بیشتر است، اما دقت بسیار بالاتر در پیش‌بینی قیمت‌های سهام، آن را برای کاربردهای سرمایه‌گذاری در بورس تهران مفید می‌سازد. این پژوهش نخستین مطالعه‌ای است که سازوکار توجه را در پیش‌بینی قیمت سهام بورس تهران به‌کار گرفته و یافته‌ها نشان می‌دهد مدل پیشنهادی می‌تواند به ابزاری کارآمد برای تحلیلگران و معامله‌گران تبدیل شود.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

[1] Sharma, P. (2016). Forecasting stock market volatility using realized GARCH model: International evidence. The Quarterly Review of Economics and Finance, 59, 222-230.
 [2] غلامی، نیما؛ و شمس قارنه، ناصر (1403). ارائه مدلی برای پیش بینی قیمت سهام مبتنی بر CNN-LSTM بهینه شده در بورس اوراق بهادار تهران. چشم انداز مدیریت مالی، 14(45)، 123147، doi:10.48308/jfmp.2024.104892.
[3] Wang, X. (2024, September). CNN-BiLSTM-Attention Algorithm-Based Stock Prices Prediction During COVID-19. In 2024 International Conference on Artificial Intelligence and Communication (ICAIC 2024) (pp. 441-452). Atlantis Press.
[4] Rafibakhsh, R.; Khorasani, A. M.; Rezazadeh, M. The Application and Effectiveness of Machine Learning and Deep Learning Methods in Analyzing and Predicting the Shanghai Stock Index. (publication details not provided).
[5] Zhang, G. P. (2003). Time series forecasting using a hybrid ARIMA and neural network model. Neurocomputing, 50, 159–175.
[6] Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. Cambridge: MIT Press.
[7] Bengio, Y., Simard, P., & Frasconi, P. (1994). Learning long-term dependencies with gradient descent is difficult. IEEE Transactions on Neural Networks, 5(2), 157–166.
[8] Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. Neural Computation, 9(8), 1735–1780.
[9] Schuster, M., & Paliwal, K. K. (1997). Bidirectional recurrent neural networks. IEEE Transactions on Signal Processing, 45(11), 2673–2681.
[10] Bahdanau, D., Cho, K., & Bengio, Y. (2014). Neural machine translation by jointly learning to align and translate. arXiv preprint arXiv:1409.0473.
[11] Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., ..., & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30.
[12] Fischer, T., & Krauss, C. (2018). Deep learning with long short-term memory networks for financial market predictions. European Journal of Operational Research, 270(2), 654–669.
[13] Liu, S., & Lan, Q. (2024, December). Long-term stock correlation prediction based on CNN-BiLSTM-Attention models. In Proceedings of the 4th Asia-Pacific Artificial Intelligence and Big Data Forum (pp. 1111–1117).
[14] Zhang, J., Ye, L., & Lai, Y. (2023). Stock Price Prediction Using CNN-BiLSTM-Attention Model. Mathematics, 11(9), 1985.
[15] Zhang, Y., Zhang, T., & Hu, J. (2025). Forecasting Stock Market Volatility Using CNN-BiLSTM-Attention Model with Mixed-Frequency Data. Mathematics, 13(11), 1889.
[16] Wei, E., & Wang, Z. (March 2025). Stock price prediction using CEEMD-CNN-BiLSTM-AM: A hybrid deep learning approach. In Proceedings of the 2025 5th International Conference on Applied Mathematics, Modelling and Intelligent Computing, pp. 287–295.
[17] Syed, F., & Xuan, J. (May 2025). An Attention-Augmented BiLSTM-CNN Model for Stock Price Prediction. In 2025 IEEE Conference on Artificial Intelligence (CAI), pp. 139–144, IEEE.
[18] Bhanujyothi, H. C., & Jacob, I. J. (2025). A Hybrid CNN-LSTM Attention-Based Deep Learning Model for Stock Price Prediction Using Technical Indicators. Engineering, Technology & Applied Science Research, 15(5), 28012–28017.
[19] Fatiha, L., Sarkar, S., Bashir, G. M. M., & Sarker, M. (February 2025). Stock Trend Prediction Using a Multivariate Hybrid Attention-Based BiLSTM with 1D Convolution Model. In 2025 International Conference on Electrical, Computer and Communication Engineering (ECCE), pp. 1–6. IEEE.