چکیده
در بازار سهام، تجزیه و تحلیل فنی به عنوان روش مفیدی برای پیش بینی قیمت های سهام می باشد. اگرچه، تحلیلگران متخصص سهام و مدیران مالی، معمولا قضاوت های ذهنی را بر مبنای شاخص های فنی هدف انجام می دهند، برای افراد غیرمتخصص مشکل می باشد تا تکنیک پیش بینی را بکار گیرند، زیرا شاخص های فنی پیچیده بسیار زیادی وجود دارد که می بایست مد نظر قرار گیرد. علاوه بر این دو مانع در بسیاری از مدل های پیش بینی گذشته وجود دارد: 1) فرضیه های آماری در ارتباط با متغیرها برای مدل های سری زمانی همانند مدل میانگین متحرک اتورگرسیون (ARMA) و ناهماهنگی پراکنش شرطی اتورگرسیو (ARCH) مورد نیاز می باشند، تا مدل های پیش بینی کننده معادلات ریاضی را مطرح کرده و این موارد به آسانی توسط سرمایه گذاران بازار سهام درک نمی گردد؛ و 2) قوانینی که در نتیجه بعضی از الگوریتم های هوش مصنوعی، همانند شبکه های عصبی (NN) می باشند که به آسانی قابل درک نیستند.
مقدمه
برای غلبه بر این موانع، این مقاله مدل پیش بینی کننده هیبریدی را با استفاده از شاخص های فنی چندگانه برای پیش بینی روند بازار سهام مطرح می کند. علاوه بر این چنین مواردی شامل چهار روش مطرح شده در مدل های هیبریدی برای ایجاد قوانین کارامد به منظور پیش بینی می باشد، که حاصل قواعد استنباط شده با ارزش حمایتی بالا، با استفاده از مجموعه ابزارها بر مبنای مجموعه نظریات می باشد.
بررسی تأثیر کیفیت خدمات بانکداری الکترونیک بر رضایتمندی مشتریان با استفاده از مدل ترکیبی کانو و تح