Yapay zeka yöntemleriyle piyasa analizi gerçekleştirimi ve optimizasyonu
Implementation and optimization of market analysis by artificial intelligence techniques
- Tez No: 282605
- Danışmanlar: PROF. DR. SABRİ ARIK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 204
Özet
Bu çalışmanın başlığında belirtilen piyasa analizi ile yatırım dünyası ve finans piyasalarında yer alan yatırım araçlarının geleceğe dönük olarak fiyatlarının kestiriminin yapıldığı teknik analiz yöntemi kastedilmiştir.Öncelikli olarak oldukça geniş kullanım alanı olan teknik analiz yöntemine ve uygulamalarına dönük araştırmalar yapılarak bilgi edinilmeye çalışılmıştır. Elde edilen bilgiler, grafikler, formasyonlar, göstergeler vb. genel kısımlar başlıklı ikinci bölümde yer almaktadır. Teknik analiz ve detayları incelendikten sonra, çalışmanın yapay zeka ile gerçekleştirimi aşamasında olası hangi yaklaşımların ele alınabileceği değerlendirilmiş ve genetik algoritmalarla bir modelleme yapılmasına karar verilmiştir. Yine aynı bölümde (genel kısımlar) genetik algoritmaların teorik olarak ele alınması ve çalışmaya ışık tutacak özellikleri üzerinde durulmuştur.Sonuç olarak da uygulama aşamasında, genetik algoritmalar ile teknik analiz göstergelerinin optimizasyonu sağlanarak İMKB (İstanbul Menkul Kıymetler Borsası)'deki hisse senetleri için fiyat tahmini yapılmaya çalışılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, technical analysis - the method for forecasting the future prices in investment world and financial markets - is meant for the expression ?Market Analysis? in the title.First, technical analysis is studied to search for the information of the common practical usage of the method. The resultant knowledge, graphics, formations, indicators etc. are presented in the second part - titled as general parts. Later, the detailed investigation related to technical analysis is done, for the phase of implementing artificial intelligence, after the evaluation of the probable approaches to be considered, genetic algorithms are decided to model in the study. Again, in the same part (general parts), theoretical consideration of genetic algorithms and the characteristics which might be useful for the thesis is presented.Finally, in the application development phase, an implementation with genetic algorithms to optimize the technical analysis indicators for predicting the future prices of the stocks in İMKB (Istanbul Stock Exchange Market) is applied.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme yöntemleri ile zaman serisi tahmini
Time series classification with deep learning methods
HAKAN GÜNDÜZ
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE
- Yapay zeka ve zaman serisi modelleriyle elektrik spot piyasalarında fiyat tahmin uygulaması
Price forecasting in the electricity spot markets with artificial intelligence and time series models
İBRAHİM CAN BAŞTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDüzce ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUNUS BİÇEN
- Kamulaştırma işlemlerinde yapıların bedel tespiti kriterlerinin irdelenmesi ve farklı piyasa parametreleri ile analizi
Analysing the criteria for determining the value of buildings in expropriation proceedings and analysing them with different market parameters
MEHMET BİRCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mühendislik BilimleriErciyes Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SAVAŞ BAYRAM
- Yapay zeka yöntemleri ile finansal zaman serileri öngörüleri
Financial time series forecasting using artificial intelligence methods
EFE ARDA
- Gru ile bölgesel tüketim modelleme ve tahmin: Derin öğrenme ile piyasa davranışlarını anlama
Regional consumption modeling and forecasting with gru: Understanding market behavior with deep learning
HERDEM TUNG
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBatman ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER FARUK ERTUĞRUL