Bayes teoremi ve yapay sibir ağları modelleriyle borsa gelecek değer tahmini uygulaması
Stock market forecasting based on bayesian decision theory and artificial neural networks
- Tez No: 216725
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. A. MURAT ÖZBAYOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 87
Özet
Borsa, sadece serbest piyasa içinde yer alan bir yatırım amacı değil, aynı zamanda ekonominin nabzını ölçen bir göstergedir. Borsa ve dolayısıyla hisse senetleri ile fonlar, uzun zamandır yatırımcılar, araştırmacılar ve bilim dünyası için çok önemli ve gizemini koruyan bir konu olmuştur. Borsa sayesinde, yatırımlarını doğru değerlendirebilenler büyük kazançlar sağlayabilmişken, çok büyük kayıplar yaşayanlar da olmuştur. Böyle büyük kazanç ve kayıplar söz konusu iken, yatırımcıların doğru tahmin yapabilmeleri için yardımcı bir destek sistemi kullanma ihtiyacı doğmuştur. Bu çalışmada, bir yatırım aracı olan borsa içinde yer alan ve ETF adı verilen fonlar için, teknik analiz ve karar destek sistemleri tasarlanmış ve bu sistemlerin başarımları kıyaslanmıştır. Bu amaçla, sistemde kullanılan her ETF'in kapanış değerleri kullanılarak teknik analiz yöntemleri kullanılmış ve bu yöntemlerle bir uzman sistem tasarlanarak ETF'lerin ertesi günkü değerleri tahmin edilmeye çalışılmıştır. Ayrıca, başarım karşılaştırması için, teknik analiz sonuçları bir yapay sinir ağına (YSA) girdi olarak verilmiş ve yine ertesi günü tahmin etmeye çalışan bir karar destek sistemi oluşturulmuştur.
Özet (Çeviri)
Stock market is not only an investment tool in free market, but also is an indicator of the economic statuses of the countries. Stock market, and thus stocks and funds have been a very important and mysterious subject among investors, researchers and economists. People who made the correct investments have gained enormous profits whereas people who could not. Therefore, a need for a decision support system have arisen in a such important decision making process. In this study, technical analysis and decision support systems for the funds named as ETFs which exist in stock market, were designed and performances of these systems were compared. Thus, technical analysis methods were applied by using the daily closing values of each ETFs and the next day value of the ETFs were tried to be predicted. Besides, for the sake of performance comparison, technical analysis results were given as input to an artificial neural network and another decision support system was created. Finally, the results of these two systems were compared.
Benzer Tezler
- Tanecikli hesaplama yöntemi ile kavram çözümleme
Concept analysis with granular computing method
MERT BAL
Doktora
Türkçe
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYRİ SEVER
PROF. DR. OYA KALIPSIZ
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Medical diagnosis via artificial intelligence
Yapay zeka ile tıpta tanı koyma
YÜCEL AKILLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ RIZA AŞKUN
- Açık uçlu eşeksenel prob ile dielektrik spektroskopi için makine öğrenmesi temelli kestirim yöntemleri
Machine learning based estimation methods for dielectric spectroscopy with open-ended coaxial probe
MUSA ALPEREN YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÇAYÖREN
- Düşey girişimli basınç testlerinin modellenmesi ve parametre tahmini
The modeling of the vertical interference tests and parameter estimation
İHSAN MURAT GÖK
Doktora
Türkçe
2004
Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPetrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ONUR