Predicting fluctuation of trends in stock market using deep learning
Is this your thesis?
This record came from a bulk archive import. If it’s yours, link it to your profile.
Abstract (TR)
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.
Author
Iman Mohammed
Institution
How to Cite
Iman Mohammed (Yüksek Lisans Tezi). Predicting fluctuation of trends in stock market using deep learning, 2022, Altınbaş University.
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Altınbaş University
- Samuel P. Huntington'ın Medeniyetler Çatışması' ve Immanuel Wallerstein'ın Dünya Sistemleri Analizi'nin karşılaştırılması(2024)
- The conscious impact of fractal dimension in hospital architecture: Enhancing warmth and comfort(2024)
- Kablosuz sensör ağında optimize edilmış özellik seçimi ile hibrit makine öğrenmesi tekniğine dayalı gelişmiş anomali tespit sistemi tasarımı(2025)
- Olumsuz çocukluk deneyimlerinin ebeveyn tutumları üzerindeki etkisinde öz yeterliğin moderatör etkisi(2025)
- Synthesis and evaluation of nano particles for anticancer application(2025)
- An optimized malware detection technique using subspace learning- based one-class classification(2023)
