تحلیل پیش‌بینی در پیش‌بینی بازار سهام: مقایسه درخت‌های تصمیم‌گیری و ماشین‌های بردار پشتیبان

چکیده

پیش‌بینی بازار سهام به‌عنوان یکی از چالش‌های مهم در حوزه مالی، نیازمند استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین است. دو الگوریتم محبوب در این زمینه، درخت‌های تصمیم‌گیری و ماشین‌های بردار پشتیبان هستند که هرکدام مزایا و معایب خاص خود را در پیش‌بینی نوسانات بازار دارند. هدف این مقاله مقایسه عملکرد، دقت و کارایی دو الگوریتم درخت‌های تصمیم‌گیری و ماشین‌های بردار پشتیبان در پیش‌بینی بازار سهام است. این پژوهش با روش مرور توصیفی-تحلیلی به بررسی مطالعات گذشته پیرامون استفاده از درخت‌های تصمیم‌گیری و ماشین‌های بردار پشتیبان در پیش‌بینی بازار سهام پرداخته است. مقالات مرتبط در منابع معتبر علمی جستجو و نتایج آنها بر اساس معیارهای دقت، سرعت، و توانایی هر الگوریتم در پردازش داده‌های پیچیده تحلیل شدند. درخت‌های تصمیم‌گیری به‌دلیل سادگی و سرعت بالا در پردازش داده‌ها، در پیش‌بینی‌های سریع و ساده‌تر عملکرد خوبی از خود نشان می‌دهند، اما ممکن است در مواجهه با داده‌های پیچیده و نویزی با مشکلاتی مانند بیش‌برازش روبه‌رو شوند. از سوی دیگر، ماشین‌های بردار پشتیبان به‌دلیل استفاده از تکنیک‌های هسته و بهینه‌سازی، در شناسایی الگوهای پیچیده و داده‌های غیرخطی دقت بالاتری دارند، اما نیازمند تنظیمات پیچیده‌تر و زمان محاسباتی بیشتری هستند. هر دو الگوریتم بسته به نوع داده‌ها و شرایط بازار می‌توانند ابزارهای موثری برای پیش‌بینی بازار سهام باشند. درخت‌های تصمیم‌گیری برای پیش‌بینی‌های سریع و قابل فهم مناسب‌تر هستند، در حالی که ماشین‌های بردار پشتیبان در مواجهه با داده‌های پیچیده و نویزی عملکرد بهتری از خود نشان می‌دهند.