Geri Dön

The effect of financial news on BİST stock prices: A machine learning approach

Finansal haberlerin BIST hisse senedi fiyatlarına etkisi: Makine öğrenmesi yaklaşımı

  1. Tez No: 514638
  2. Yazar: MEDET KANMAZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SERKAN KÜÇÜKŞENEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonomi, İşletme, Economics, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZEHRA ÇATALTEPE

  2. The effects of news arrival on stock return and volatility

    Haber gelişlerinin getiri ve volatilite üzerindeki etkileri

    FEYZA DEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    EkonometriÇankaya Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET NİHAT SOLAKOĞLU

  3. 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

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    EkonomiEge Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. ASİYE ÖZLEM ÖNDER

  4. 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

    Türkçe

    2021

    İşletmeAydın Adnan Menderes Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YUSUF KADERLİ

  5. 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

    İngilizce

    2024

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KAYA TOKMAKÇIOĞLU