The effect of financial news on BİST stock prices: A machine learning approach
Finansal haberlerin BIST hisse senedi fiyatlarına etkisi: Makine öğrenmesi yaklaşımı
- Tez No: 514638
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SERKAN KÜÇÜKŞENEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonomi, İşletme, Economics, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 120
Özet
Bu tez, Borsa İstanbul'da (BIST) bulunan farklı sektörlerdeki şirketlere ait fiyat verileri ile bu şirketlerle ilintili olan finansal haberlerde kullanılan ifadeler arasındaki ilişkiyi incelemektedir. Bu çalışmada, duygu analizi, doğal dil işleme ve finansal haberlerin bireysel hisse senedi performansları üzerindeki etkisi basit ve yeni bir yöntemle incelenmiştir. Duygu analizi, pay piyasasında halka açık bir şekilde işlem gören şirketlerin hisse senedi fiyatlarının günlük performansına göre, bu firmalara ait finansal piyasalarda yer alan haberlerin pozitif veya negatif olacak şekilde otomatik etiketlenmesi suretiyle makine öğrenmesi yöntemi kullanılarak yapılmaktadır. Oluşturulan algoritmalar, finansal haberlerdeki kutupluluğu %70 civarında bir doğruluk oranıyla belirlemektedir. Bu çalışmanın sonucunda, olumlu veya olumsuz haberlerin, ilgili hisse senedi fiyatları üzerinde olumlu/ olumsuz etkisinin bulunduğu görülmüştür. Çalışmada ayrıca, algoritma çıkarımının hisse senedi piyasasında kar elde etmek için teşvik sağlayıp sağlamadığı sorgulanmış, içeriden öğrenilen bilgiler dışında kamuya açık bilgilerden kâr elde etmenin zor olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
This thesis examines the relationship between the price data of companies in different sectors in the Borsa Istanbul (BIST) stock exchange and the verbal data revealed in the financial news related to these companies. In this work, sentiment analysis, natural language processing and the effect of financial news on individual stock performances are studied with a simple and novel method. Sentiment analysis is created by automatically labelling the news for companies publicly traded in BIST as positive or negative on the basis of the daily performance of stocks with different methods in machine learning. These algorithms determine the polarity in financial news with an accuracy of around 70%. As a result of this study, it was seen that positive or negative news had a positive / negative effect on the related stock prices. Whether the outcome of this algorithm provides incentives to make a profit in the market or not is also questioned. On the other hand, it is shown that it is hard to gain profit from this public information unless there is insider information.
Benzer Tezler
- Borsa istanbul (BIST) hisse fiyat değişim yönünün ilişkisel borsa ağı kullanılarak tahmin edilmesi
Forecasting stock price change direction using relational stock market network on borsa Istanbul (BIST)
BİRCAN ERGÜR
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZEHRA ÇATALTEPE
- The effects of news arrival on stock return and volatility
Haber gelişlerinin getiri ve volatilite üzerindeki etkileri
FEYZA DEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
EkonometriÇankaya Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET NİHAT SOLAKOĞLU
- Küresel ekonomik kriz ve Avrupa borç krizinin Türkiye hisse senedi piyasası üzerindeki etkileri: Olay çalışması yaklaşımı
The effects of the global economic crisis and the European debt crisis on Turkish stock market: Event study approach
DİLEK KÖROĞLU
- Türkiye'yi etkileyen yurt içi ve yurt dışı politik risk faktörlerinin hisse senedi piyasası üzerine etkisi: BIST 30 endeksindeki şirketler üzerine bir uygulama
Impact on stock market of affecting domestic and foreign political risk factors to turkey: an application on firms in the BIST 30 index
ÇİMEN KILIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
İşletmeAydın Adnan Menderes Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YUSUF KADERLİ
- Long term competitive advantage effect on company value with fuzzy logic and machine learning applications
Bulanık mantık ve makine öğrenmesi uygulamaları ile uzun vadeli rekabet avantajının şirket değeri üzerine etkisi
ZEKERİYA BİLDİK
Doktora
İngilizce
2024
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KAYA TOKMAKÇIOĞLU