Predicting fluctuation of trends in stock market using deep learning
Hisse senetlerindeki trendlerindeki dalgalanmaları öngörmekderin öğrenme
- Tez No: 769785
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYÇA KURNAZ TÜRKBEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 77
Özet
Son araştırmalar, borsa değerindeki değişimlerin tahmin edilmesinin zor olduğunu gösteriyor. Herhangi bir gündeki değerini etkileyen çok sayıda bilinmeyen ve değişken nedeniyle. Bu mevcut piyasa koşullarını, belirli bir firmaya yönelik yatırımcı görüşünü ve politik gelişmeler. Acele ve keyfi olarak, fiyatlandırma pazaryerleri belirlenirken seçilir. hisse senedi fiyatı. Borsanın dinamik ve düzensiz olması nadir değildir. (birkaç nedenden dolayı), borsanın yönü rastgele bir süreç olarak sınıflandırılır. kısa zaman dilimlerinde daha fazla değişim olasılığı Bu nedenle, bir fiyat tahmini gerçekleştirme girişimi borsada bilgi düzeyini artırarak yatırımcılara büyük faydalar sağlayabilir. finansal riske maruz kalmayı en aza indirerek finansal piyasa hakkında. Bu anlamda bir hesaplama Yapay Sinir Ağları (YSA) adı verilen teknik uygulanabilir. Yapay Sinir Ağ (YSA), bilgisayarlarda insan beyninin işleyişini basitleştirilmiş bir şekilde simüle eder.
Özet (Çeviri)
Recent studies indicate that variations in the value of the stock market are difficult to anticipate due to the large number of unknowns and variables that affect its value on any given day. This includes the current market conditions, investor opinion toward a certain firm, and political developments. Hurriedly and arbitrarily, the pricing marketplaces are selected when setting the stock price. Due to the fact that it is not rare for the stock market to be dynamic and disorderly (due to several reasons), the stock market's direction is categorized as a random process, with more shifting possibilities in short time frames Therefore, an attempt to carry out a price forecast in the stock market can bring great benefits to investors, by increasing the level of information about the financial market, minimizing exposure to financial risk. In this sense, a computational technique called Artificial Neural Networks (ANNs) can be applied. The Artificial Neural Network (ANN) simulates on computers the functioning of the human brain in a simplified way.
Benzer Tezler
- Dalgacık dönüşümü ve derin öğrenme yöntemleri ile hisse senedi fiyat tahmini
Stock price prediction with wavelet transform and deep learning methods
ÇAĞRI ÇOBAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
EkonometriAydın Adnan Menderes ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ELVAN HAYAT
- Derin öğrenme ile hisse senedi piyasası tahmini
Predicting stock market by using deep learning
CANSU ALTUNBAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
EkonometriAydın Adnan Menderes ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ELVAN HAYAT
DR. ÖĞR. ÜYESİ OLGUN AYDIN
- ERP sistemine entegre tüketime dayalı stok kontrol parametrelerinin belirlenmesi
Determination of consumption-based inventory control parameters integrated in the ERP system
NEVA EMEL İŞLER
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mühendislik BilimleriSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİN GÜNDOĞAR
- Risk ve etkinlik yaklaşımına dayalı finansal başarısızlığın öngörülmesi: türkiye'deki aracı kurumlara yönelik uygulama
Prediction of financial failure based on risk and efficiency approach: an application for securities firms in turkey
GÖKBEN ÇEVİKCAN
- Kaos analizi: Bir finansal sektör uygulaması
Başlık çevirisi yok
CAFER ERCAN BOZDAĞ
Doktora
Türkçe
1998
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET HALUK ERKUT