@article { author = {Hadizadeh, Elahe and Taleghani, Mohammad and Barari Nokashti, Soghra}, title = {Providing a Model for Predicting the Financial behavior of Currency Pairs in the Forex Market}, journal = {Financial Research Journal}, volume = {24}, number = {2}, pages = {257-282}, year = {2022}, publisher = {University of Tehran}, issn = {1024-8153}, eissn = {2423-5377}, doi = {10.22059/frj.2021.323603.1007183}, abstract = {Objective: The present paper aims to achieve a suitable model for predicting the behavior of major currency pairs in the Forex market based on the chaos theory and a hybrid algorithm. Methods: This is an applied research study. The statistical population of the current study included the major currency pairs present in the Forex market having the largest trading shares (dollars, pounds, euros, and yen). The population comprised a total of 3,888 views i.e. 1,296 views for each currency pair. The trading period lasted from the beginning of January 2017 until the end of 2021. After examining the data and establishing the existence of chaos among the data, using two BDS tests and Lyapunov maximum view, three combined models were tested to achieve the best and most reliable status. Results: According to the results obtained from the BDS test and the maximum view of Lyapunov, there was chaos in the data of the three examined currency pairs. In addition, the chaos model with perceptron multilayer and elite non-dominant sorting genetic algorithm performed better than other models in this study. The values ​​of the Tails inequality coefficient and DM test statistics also indicated the hybrid superiority of the chaos model with perceptron multilayer and elite non-dominant genetic sorting algorithm. Conclusion: The results proved the chaos model with perceptron multilayer and elite non-dominant sorting genetic algorithm to be superior to the other two hybrid models.}, keywords = {Behavior Prediction,Forex,modeling,hybrid}, title_fa = {ارائه الگویی برای پیش‌بینی رفتار مالی جفت ارزها در بازار فارکس}, abstract_fa = {هدف: مقاله حاضر با هدف دستیابی به مدلی مناسب برای پیش‌بینی رفتار جفت ارزهای اصلی در بازار فارکس، بر اساس نظریه آشوب و الگوریتم هیبرید صورت پذیرفته است. روش: این پژوهش از نوع کاربردی است. جفت ارزهای اصلی حاضر در بازار فارکس، دلار/ین، دلار/پوند و دلار/یورو هستند و بیشترین سهم معاملاتی را به خود اختصاص داده‌اند؛ از این رو برای اجرای پژوهش حاضر، این جفت ارزها به‌عنوان جامعه آماری انتخاب شد‏ و در مجموع 3888 مشاهده (برای هر جفت ارز 1296 مشاهده) را دربرگرفت. بازه زمانی معاملات از ابتدای ژانویه 2017 تا انتهای سال 2021 بود. پس از بررسی داده‌ها و احراز وجود آشوب در میان داده‌ها که با استفاده از دو آزمون BDS و حداکثر نمای لیاپانوف صورت پذیرفت، به آزمون مدل‌های سه‌گانه ترکیبی برای دستیابی به بهترین و مطمئن‌ترین حالت پیش‌بینی‌کننده اقدام شد. یافته‌ها: یافته‌ها نشان می‌دهد که در داده‌های هر سه جفت ارز بررسی‌شده با توجه به آزمون BDS و حداکثر نمای لیاپانوف، وجود آشوب تأیید می‌شود. همچنین مدل آشوب همراه با چندلایه پرسپترون و الگوریتم ژنتیک مرتب‌سازی غیرمسلط نخبه، نسبت به سایر مدل‌های مطرح در این پژوهش، عملکرد بهتری داشته است. مقادیر ضریب نابرابری تیلز و آمار آزمون DM نیز برتری هیبریدی مدل آشوب همراه با چندلایه پرسپترون و الگوریتم ژنتیک مرتب‌سازی غیرمسلط نخبه را نشان می‌دهد. نتیجه‌گیری: یافته‌ها نشان داد که مدل آشوب همراه با چندلایه پرسپترون و الگوریتم ژنتیک مرتب‌سازی غیرمسلط نخبه، از دو مدل ترکیبی دیگر بهتر است.}, keywords_fa = {پیش‌بینی رفتار,فارکس,مدل‌سازی,هیبریدی}, url = {https://jfr.ut.ac.ir/article_88754.html}, eprint = {https://jfr.ut.ac.ir/article_88754_9305f90b89b90abcfd5f1b58292593eb.pdf} }