Iraqi Stock Market forecasting using artificial neural network

Abstract

Son zamanlarda, araştırmacılar güçlü ve öngörülemeyen niteliği nedeniyle borsa tahmininde çok sayıda çalışma gerçekleştirmişlerdir. Özellikle de karakteristik olarak girdi ve çıktılar arasındaki bir ilişki lineer olmadığında, herhangi bir durum için tahminde bulunma çok zor olup yapay sinir ağları da bunlardan biridir. Geleneksel bir zaman serisi değerlendirmesi ile borsa verilerini tahmin etmenin karmaşık olduğu görülmüştür. Uygun bir matematiksel model hakkında öncül bir varsayım daha ileri bir tahmin öncesinde yapılamadığından, bir sinir ağı sıklıkla finansal zaman serilerinin tatmin edici bir açıklaması için gerekli olan toplanan önemli verilerden yararlı bilgileri çekmek için bir püf noktası elde etmektedir. Teknik analiz, gelecek yıllar için borsa fiyatlarını ve hareketlerini tespit etmek üzere ticaret yapanların verdikleri kararlar üzerindeki etkisi üzerinden küresel finansta önemli bir bakış açısı olabilir. Bu nedenle, bu araştırma teknik analizi yapan ticaret erbaplarının nasıl tespit edileceğini ve anlaşılacağı üzerine ve de piyasadan çıkmak ve piyasaya girmek için yatırım kararları almadaki benimsenme derecesi üzerine odaklanarak, bu analizin menkul kıymetler için Iraq piyasasında yatırımcının faydalı ölçüsü üzerine odaklanmaktadır. Bulgular, hisse senedi fiyatlarına ait trendi tahmin etme prosedüründe kullanılan bir grup teknik analiz endekslerine bağlıdır. Bu çalışma, SDMA, MACD, RSI olarak bilinen üç adet kapanış fiyatı endeksi ile mevcut kapanış fiyatlarının ertesi günün tahmini fiyatı ile birleştirmek amacıyla yapay sinir ağları (YSA) çözümünün bir uygulamasını önermektedir. Yapay sinir ağları (YSA) modeli, eğitim veri setini kullanılarak kapanış fiyatının değişim bağımlılığı ile endekslerin değişimini açıklayan kuralları bulmak için girdi değişkenleri olarak bu endeksleri kullanmaktadır. Bu araştırma, birçok sonuç elde etmektedir, bunlardan en önemlisi; Iraq piyasasındaki koşulları değiştirmek amacıyla Irak piyasasındaki menkul kıymetler için detaylandırılan banka sektörü için hisse senedi fiyatlarının trendini tahmin etme yoluyla bu göstergeler üzerindeki güvenirlik olasılığındaki istatistiksel bir değerin varlığı etrafında dönen sonuçtur. bu çalışma, bir mali karar vermeden önce, teknik analiz algı ve bilgilerini, teknik analiz yöntemlerinin kullanımındaki çeşitlendirme gerekliliğini geliştirmek için ticaret yapanlara baskı yapan, motive edici bir çalışmayı ve araştırmacıları kullanarak teknik bir analiz üzerine odaklanma için akademik çevreye baskı yapan tavsiyeleri tamamlayacaktır.

Recently, researchers have developed the most matters in stock market forecasting because of its powerful and unpredictable temperament. Predicting is very hard for anything particularly if a relationship between inputs and results are non-linear in characteristics and artificial neural networks are one of them. Forecasting stock data with a customary time series evaluation has shown to be intricate. Because no primary postulation about a suitable mathematical model must be made prior to prediction furthermore, a neural network gets the knack to draw out useful information from significant collections of data, which frequently is necessary for a gratifying description of the financial time series. The technical analysis can be an important aspect at the global financial via its impact on the decisions of the trader for identifying stock prices and movements for future years; Therefore, this research focuses on recognizing the useful extent of the investor in the Iraq market for securities of this analysis, by focusing on how to identify and understand the trader of technical analysis, and the degree of its adoption to make investment decisions to exit or enter the market. Finding depends on a group of technical analysis indexes used in the procedure to forecast the trend of stock prices. This study proposes an application of artificial neural networks (ANNs) solution to combine three indexes of closing prices, SDMA, MACD, RSI, and the existing closing prices into the following day's predicted closing price to find the rules that describe the indices' change by the dependence of the change of closing price utilizing the training data set. This research finds many conclusions, the main of these that revolve around the existence of a statistical value in the probability of reliance on these indicators along the way of prediction the trend of stock prices for the bank sector detailed in the Iraq market for securities to modify to the circumstances of the Iraq environment. In this study will complete recommendations that urged traders to improve perception and knowledge of technical analysis, The necessity for diversification in the utilization of technical analysis methods prior to making a financial decision, and urged academia enhance focus on the technical analysis using motivating study and researchers.