استخـــدام نمــــاذج التعلـــــم العميـــــق
في التنبؤ بأسعار العملات العادية والمشفرة
(دراسة مقارنة لعينة من أسعار العملات للمدة 2015-2024)
اطروحة مقدمة إلى
مجلس كلية الادارة والاقتصاد في جامعة كربلاء
وهي جزء من متطلبات نيل درجة الدكتوراة
فــــي فلسفــة العلــــوم الماليــة والمصرفية
تقدمت بها الطالبة
زهراء كاظم مجيد الشموس
بإشراف
ا.م.د حيدر عباس عبدالله ا.د. أمير علي خليل
المستخلص :
تهدف الدراسة الى تقييم فعالية نماذج التعلم العميق، وتحديداً نموذج الذاكرة الطويلة والقصيرة المدى
(LSTM) ونموذج وحدة البوابات المتكررة (GRU)، في التنبؤ بأسعار فئتين من العملات المالية
المتغايرة في طبيعتها وهي: العملة المشفرة المتمثلة في البيتكوين بوصفها أصلا رقمياً عالي التقلب
وزوج العملات العادية المتمثلة باليورو/دولار باعتباره احد ازواج الصرف العالمية .بما يسهم في
توفير تقديرات تنبؤية اكثر دقة يمكن ان تدعم متخذي القرار في أسواق العملات وذلك بالاعتماد
على سلسلة زمنية أسبوعية لمدة عشر سنوات، من 4 يناير 2015 حتى 29 ديسمبر 2024، والتي
اتسمت بأرتفاع التقلبات وعدم الاستقرار الهيكلي في الأسواق وبواقع 522 مشاهدة . وبغية تحليل
واختبار فرضيات الدراسة، تم بناء هيكلية نموذج شبكة الذاكرة الطويلة والقصيرة المدى (LSTM)
ونموذج وحدة البوابات المتكررة (GRU)، بواسطة لغة البرمجة R وباستخدام مجموعة من
المكتبات التابعة لهذه اللغة أهمها مكتبة Keras المعروفة في مجال التعلم الآلي، اذ انتهجت الدراسة
أسلوبا تحليليا للمقارنة بين نموذجين و المفاضلة بينهما لترشيح النموذج الأمثل وفقا لمقاييس الأداء
المتمثلة بكل من متوسط الخطأ المطلق Mean Absolute Error (MAE) ومتوسط مربع الخطأ (
MSE) Mean square error والجذر التربيعي لمتوسط مربع الخطأ Root Mean Square
Error (RMSE) وتوصلت فرضيات الدراسة إلى عدة نتائج ، أهمها تفوق نموذج LSTM على
نموذج GRU في التنبؤ بأسعار البيتكوين وأسعار اليورو دولار في هذه الدراسة ، وفى ضوء ذلك
قدمت الدراسة عدة توصيات أهمها الاعتماد على نموذج شبكة الذاكرة الطويلة LSTM ، في التنبؤ
في الدراسات المستقبلية لاسيما العملات المشفرة كما أوصت بضرورة الاعتماد على الأساليب التقنية
الحديثة لا سيما تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في التنبؤ بأسعار العملات خاصة المشفرة
لما لها قدرات عالية في التعامل مع مختلف أنواع البيانات دون اشتراطات مسبقة كما في الأساليب
الأخرى.وتسهم هذه الدراسة في اثراء الادبيات المالية من خلال تقديم تحليل مقارن(تطبيقي) بين
سوقين مختلفين جذريا من حيث الهيكل والتنظيم ومستوى المخاطر، فضلا عن ابراز الدور المتنامي
لتقنيات التعلم العميق كأداة داعمة لاتخاذ القرار وإدارة المخاطر.
كلمات مفتاحية : (التعلم العميق ، العملات المشفرة ، البيتكوين ، العملات العادية ، نموذج الذاكرة
طويلة المدى ، نموذج وحدة البوابات المتكررة)
