https://doi.org/10.66358/sozusa.v2i1.006

وتحليل الاتجاه في التنبؤ بأسعار الذهب بالدولار الأمريكي دراسة تحليلية للفترة من 2010 إلى2024 LSTM مقارنة فعالية

محمد مصطفي عبد العالي عبد الجواد ، مجدي رمضان بوسيف المتخطري

الملخص 

تهدف هذه الدراسة إلى مقارنة فعالية نموذج LSTM وأداة تحليل الاتجاه التقليدية في التنبؤ بأسعار الذهب بالدولار الأمريكي خلال الفترة الممتدة من 2010 إلى 2024. تعتمد الدراسة على مجموعة بيانات تاريخية تشمل التاريخ وسعر الذهب. تمحورت الدراسة حول تحليل أداء نموذج LSTM مقارنة بأداة تحليل الاتجاه التقليدية لفهم التغيرات في أسعار الذهب وتقديم توقعات دقيقة.

كشفت النتائج عن تفوق نموذج LSTM بشكل ملحوظ على أداة تحليل الاتجاه التقليدية في دقة التنبؤ. عند تحويل القيم إلى نسب مئوية، تبين أن نموذج LSTM كان أكثر دقة بنسبة 29.7% في جذر متوسط مربع الخطأ (RMSE) و25.6% في متوسط الخطأ المطلق (MAE) مقارنةً بأداة تحليل الاتجاه التقليدية. يعزى هذا التفوق إلى قدرة نموذج LSTM على معالجة البيانات الزمنية والتسلسلية بفعالية، مما يمكنه من فهم الأنماط المعقدة في البيانات وتقديم توقعات أكثر دقة. تميز نموذج LSTM بقدرته على التعلم من الأنماط التاريخية طويلة الأمد، مما يوفر دقة أعلى في التنبؤات مقارنة بالنماذج التقليدية.

الكلمات المفتاحية: التنبؤ بأسعار الذهب، نموذج LSTM، تحليل الاتجاه، البيانات الزمنية، التحليل المالي.

Comparing the Effectiveness of the LSTM Model and Trend Analysis in Predicting Gold Prices in US Dollars: An Analytical Study for the Period from 2010 to 2024

Mohamd MA Abdellgoad, Magdi R B Elmtkhtri 

1Information Technology, Higher Institute of Science and Technology / Amsad, Libya.

 Email: astef_li@yahoo.com
2 Management & financial sciences, Higher Institute of Science and Technology / Amsad, Libya

Email: Magdibosif@Gmail.com

:Abstract

This study aims to compare the effectiveness of the LSTM model and traditional trend analysis in predicting gold prices in US dollars over the period from 2010 to 2024. The study relies on a historical dataset that includes the date and the price of gold. The focus is on analyzing the performance of the LSTM model compared to the traditional trend analysis tool to understand changes in gold prices and provide accurate forecasts. The results revealed that the LSTM model significantly outperforms the traditional trend analysis tool in forecasting accuracy. When the values were converted into percentages, the LSTM model was found to be 29.7% more accurate in root-mean-square error (RMSE) and 25.6% more accurate in mean absolute error (MAE) compared to the traditional trend analysis tool. This superiority is attributed to the LSTM model’s ability to effectively process temporal and sequential data, enabling it to understand complex patterns in the data and make predictions that are more accurate. The LSTM model was able to learn from long-term historical patterns, providing higher forecast accuracy than traditional models.

Keywords: Gold price forecasting, LSTM model, trend analysis, time series data, financial analysis

 

References

Chen, Y. C., & Huang, W. C. (2021). Applied soft computing. Applied Soft Computing, 112, 107788. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.107788
Georgia, M., et al. (2013). International Journal of Financial Engineering and Risk Management, 2(1).
Gers, F. A., Schmidhuber, J., & Cummins, F. (2000). Learning to forget: Continual prediction with LSTM. Neural Computation, 12(10), 2451–2471. https://doi.org/10.1162/089976600300015015
Guha, B., & Bandyopadhyay, G. (2016). Journal of Advanced Management Science, 4(2).
Hadavandi, E., Ghanbari, A., & Abbasian-Naghneh, S. (2010). Developing a time series model based on particle swarm optimization for gold price forecasting. In Proceedings of the Third International Conference on Business Intelligence and Financial Engineering. IEEE. https://doi.org/10.1109/BIFE.2010.85
Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1996). LSTM can solve hard long time lag problems. In Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS’96) (pp. 473–479). MIT Press.
Khani, M. M., Vahidnia, S., & Abbasi, A. (2020). A deep learning-based method for forecasting gold price with respect to pandemics. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-111705/v1
Li, B. (2014). Computational intelligence and neuroscience. Computational Intelligence and Neuroscience. https://doi.org/10.1155/2014/723427
Liu, D., & Li, Z. (2017). Gold price forecasting and related influence factors analysis based on random forest. In Proceedings of the Tenth International Conference on Management Science and Engineering Management. Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-10-1837-4_59
Madziwa, L., et al. (2022). Resources Policy, 76, 102544. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2021.102544
Manjula, K. A., & Karthikeyan, P. (2019). Gold price prediction using ensemble-based machine learning techniques. In 2019 3rd International Conference on Trends in Electronics and Informatics (ICOEI). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICOEI.2019.8862557
Mohtasham Khani, M., et al. (2021). SN Computer Science, 2(4). https://doi.org/10.1007/s42979-021-00724-3
Murphy, J. J. (1999). Technical analysis of the financial markets: A comprehensive guide to trading methods and applications. New York Institute of Finance.
Naliniprava, T. (2017). International Journal of Economics and Financial Issues, 7(4).
Raghuram, K. S. (n.d.). Statistical, machine learning predictive analytics and the impact of stock market indicators in predicting gold prices.
Shafiee, S., & Topal, E. (2010). An overview of global gold market and gold price forecasting. Resources Policy, 35(3), 178–189. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2010.05.004

  Download