تحلیل پیش‌بینی ریسک مالی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق: مطالعه مقایسه‌ای مدل‌های LSTM و CNN

چکیده

پیش‌بینی ریسک مالی یکی از چالش‌های اساسی در صنعت مالی است که با توسعه مدل‌های یادگیری عمیق، به ویژه مدل‌های LSTM و CNN، بهبود یافته است. این مدل‌ها با تحلیل داده‌های پیچیده و بزرگ مالی، امکان پیش‌بینی دقیق‌تر و کارآمدتر نوسانات بازار را فراهم کرده‌اند. مقایسه عملکرد مدل‌های LSTM و CNN در پیش‌بینی ریسک مالی بر اساس معیارهای دقت، سرعت پردازش، و پیچیدگی محاسباتی. در این مقاله از روش تحلیل توصیفی برای بررسی و مقایسه دو مدل یادگیری عمیق LSTM و CNN استفاده شده است. داده‌های مالی تاریخی و پژوهش‌های پیشین مرتبط با این دو مدل به منظور تحلیل و ارزیابی عملکرد آن‌ها مورد بررسی قرار گرفته‌اند. معیارهای مقایسه شامل دقت پیش‌بینی، سرعت پردازش، و قابلیت استفاده در شرایط مختلف مالی است. نتایج نشان داد که مدل LSTM به دلیل قابلیت نگه‌داری و یادآوری داده‌های زمانی بلندمدت، در پیش‌بینی‌های بلندمدت و تحلیل روندهای بازارهای مالی عملکرد بهتری دارد. در مقابل، مدل CNN با سرعت بالاتر پردازش و ساختار ساده‌تر، در پیش‌بینی‌های کوتاه‌مدت و تحلیل لحظه‌ای داده‌های مالی موفق‌تر عمل کرده است. هر دو مدل نقاط قوت و ضعف خاص خود را دارند که بسته به نوع داده‌ها و نیازهای تحلیلی، انتخاب مناسب‌تری ارائه می‌دهند. مدل LSTM برای پیش‌بینی ریسک‌های بلندمدت مناسب‌تر است، در حالی که CNN در پیش‌بینی‌های کوتاه‌مدت برتری دارد. ترکیب این دو مدل می‌تواند به بهبود دقت پیش‌بینی و کاهش ریسک‌های مالی کمک کند. پژوهش‌های آینده می‌توانند بر توسعه روش‌های ترکیبی و بهینه‌سازی عملکرد این مدل‌ها تمرکز کنند.