Dalgacık dönüşümü kullanılarak hisse senedi fiyat tahmini üzerine bir uygulama
An application on stock price prediction with neural network by using wavelet transform
- Tez No: 406272
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İBRAHİM DEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, Ekonomi, İstatistik, Econometrics, Economics, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 129
Özet
Dalgacık dönüşümü birçok alanda kullanılan, zaman ve frekans analizine dayanan bir yöntemdir. Gürültü ayıklama, görüntü işleme, frekans analizi, finansal tahmin yöntemlerinde oldukça faydalıdır. Bu özellikleri ile Dalgacık Dönüşümü literatürde oldukça yaygın olarak kullanılmaktadır. Hisse senetleri finansal piyasalar açısından oldukça önemlidir. Hisse senetleri, risk iştahı yüksek kişiler tarafından tercih edilen bir yatırım aracıdır. Yatırımcılar, riskleri azaltmak için hisse senedinin yönünü doğru tahmin etmek için çeşitli yöntemler kullanmaktadırlar. Bunlardan bir tanesi de yapay sinir ağlarıdır. Ancak yapay sinir ağları tek başına yüksek volatilite değerlerinde öğrenme yerine ezberleme yapabilmektedir. Piyasa koşullarından doğan gürültülü hareketleri temizlemek amacıyla veriler dalgacık dönüşümünden yararlanılarak daha düzgün hale getirilmiştir. Bu çalışmada dalgacık dönüşümlü yapay sinir ağlarının Borsa İstanbul'da bir uygulaması yapılmıştır. Uygulamada 2000-2012 yılları arasında günlük kapanış verilerine eksiksiz ulaşılabilen, BIST30 hisse senetlerinden 6 tanesi rastgele olarak seçilmiştir. Çalışmamızın amacı, hisse senetlerinin fiyat hareketlerinin dalgacık dönüşümü ve yapay sinir ağları kullanılarak tahmin edilebilir olup olmadığını tespit ederek bu konuyla ilgili literatüre katkı sağlamaktır.
Özet (Çeviri)
Wavelet transform is a method based on time and frequency analysis used in many areas. It is very useful in noise extraction, image processing, frequency analysis, and financial forecasting methods. Therefore, this method is widely used in literature with its beneficial qualifications. Stocks are an investment tool generally preferred by risk lovers. Investors use various methods to reduce risk and to predict the direction of the stocks right. Artificial neural networks are one of the widely used methods in stock market predictions. But, high volatile data sets may cause to memorize rather than learning. Therefore, in order to clear daily fluctuating movements wavelet transform is used to smooth the highly volatile data and afterwards neural network analysis is performed. In this study, an application of wavelet based artificial neural networks on BIST is studied. In the application, 6 of the BIST30 stocks are selected randomly. The primary aim of this study is to determine whether stock price movements are predictable with wavelet transform and artificial neural networks and to contribute to the literature related to this area.
Benzer Tezler
- Dalgacık dönüşümü ve derin öğrenme yöntemleri ile hisse senedi fiyat tahmini
Stock price prediction with wavelet transform and deep learning methods
ÇAĞRI ÇOBAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
EkonometriAydın Adnan Menderes ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ELVAN HAYAT
- Large-scale forecasting of large fluctuations using wavelet coherence and multifractal behavior and developing wavelet coherence for multiple time series
Dalgacık uyumluluk analizleri ve çoklu fraktal davranış kullanılarak büyük dalgalanmaların büyük ölçekli tahminleri ve çoklu zaman serileri için dalgacık tutarlılığının geliştirilmesi
TUNÇ OYGUR
Doktora
İngilizce
2022
EkonometriYeditepe ÜniversitesiFinansal İktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAMAN ÖMER ERZURUMLU
- Hisse senetleri yatırım kararlarında yapay zekâ uygulaması: Modern bir derin öğrenme algoritması önermesi
Implementation of AI in share investment decisions: Proposition of a modern deep learning algorithm
GÜLCAN ALİPOUR SARVARİ
- Portfolio optimization with wavelet analysis and neural fuzzy networks
Dalgacık analizi ve bulanık sinir ağları modeli ile portföy optimizasyonu
ÖMER ZEKİ GÜRSOY
- Deep wavelet neural network for spatio-temporal data fusion
Uzamsal-zamansal veri füzyonu içinderin dalgacık sinir ağları
AJLA KULAGLIC
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ