Estimating stock market movements with neural network approach

Abstract

In developing countries like Turkey, many kinds of different speculative movements which cause rigid up and down movements in stock market make the proper estimation of the shares difficult. Financial analysts use various methods to determine share prices. Neural network analysis is one of them that became popular and used frequently in recent years. In this paper, we estimated the Istanbul stock market index by using neural network approach. In the application, performance of the neural network approach seems to higher than regression analysis.

Keywords

• Neural networks, stock market, estimate

HİSSE SENEDİ FİYAT HAREKETLERİNİN YAPAY SİNİR AĞLARI YÖNTEMİ İLE TAHMİN EDİLMESİ

Abstract

Türkiye gibi gelişmekte olan piyasalarda her türlü spekülatif hareketin yaşanması bu borsalarda iniş ve çıkışların çok yüksek olmasını ve dolayısıyla hisse senedi fiyat hareketlerinin tahmin edilmesini güçleştirmektedir. Finansal analistler hisse senedi fiyat hareketlerini belirlerken çeşitli yöntem ve metotlardan yararlanmaktadırlar. Yapay sinir ağlan yöntemi soıı zamanlarda diğer bilimsel alanlarda olduğu gibi finans alanında da sıkça kullanılan bir yöntem haline gelmiştir. Bu çalışmada yapay sinir ağlan yöntemi kullanılarak borsa endeksini tahmin etmeye yönelik İMKB’de bir uygulama yapılmıştır. Uygulama sonucunda, yapay sinir ağlan yönteminin performansı regresyon yöntemine göre daha yüksek çıkmıştır

Keywords

• Sinir ağları, hisse senedi piyasası, tahmin