Geri Dön

Yapay zeka yöntemleriyle piyasa analizi gerçekleştirimi ve optimizasyonu

Implementation and optimization of market analysis by artificial intelligence techniques

  1. Tez No: 282605
  2. Yazar: SUHA GÜÇLÜ ÇELİK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SABRİ ARIK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Derin öğrenme yöntemleri ile zaman serisi tahmini

    Time series classification with deep learning methods

    HAKAN GÜNDÜZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE

  2. 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

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDüzce Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YUNUS BİÇEN

  3. 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

    Türkçe

    2024

    Mühendislik BilimleriErciyes Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SAVAŞ BAYRAM

  4. Yapay zeka yöntemleri ile finansal zaman serileri öngörüleri

    Financial time series forecasting using artificial intelligence methods

    EFE ARDA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İşletmeBaşkent Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜRAY KÜÇÜKKOCAOĞLU

  5. 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

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBatman Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖMER FARUK ERTUĞRUL