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अमूर्त

कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क आधारित भारतीय शेयर बाजार मूल्य भविष्यवाणी: विमुद्रीकरण से पहले और बाद में

सिद्धेश्वर चोपड़ा*, दीप्ति यादव और अनु नागपाल चोपड़ा

इस पत्र में, भारत में विमुद्रीकरण से पहले और बाद में आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क्स (एएनएन) की शेयर बाजार मूल्य भविष्यवाणी करने की क्षमता की जांच की गई है। विमुद्रीकरण सरकार द्वारा एक मुद्रा इकाई को कानूनी निविदा के रूप में उसके दर्जे से वंचित करने का कार्य है। भविष्य के मूल्य की भविष्यवाणी के लिए नौ स्टॉक और CNX NIFTY50 सूचकांक पर विचार किया जाता है। नौ स्टॉक को अस्थिरता और पूंजीकरण के संदर्भ में विभाजित किया गया है। विचाराधीन प्रत्येक स्टॉक के प्रशिक्षण, परीक्षण और सत्यापन के लिए डेटासेट कम से कम आठ साल का है। बहुपरत न्यूरल नेटवर्क्स को लेवेनबर्ग-मार्क्वार्ड एल्गोरिथम द्वारा प्रशिक्षित किया जाता है, छिपी परत स्थानांतरण फ़ंक्शन स्पर्शरेखा सिग्मॉइड है, और आउटपुट परत स्थानांतरण फ़ंक्शन शुद्ध रैखिक है। न्यूनतम सटीकता के लिए न्यूनतम माध्य चुकता त्रुटि (MSE) प्राप्त करने के लिए न्यूरॉन्स की संख्या को अलग-अलग करके कई नेटवर्क बनाए जाते हैं