Forecasting directional movement of forex data using lstmwith technical and macroeconomic indicators
Forex verisi hareketlenme yönünün teknik vemakroekonomik göstergeler kullanılarak lstm iletahminlenmesi
- Tez No: 553997
- Danışmanlar: PROF. DR. İSMAİL HAKKI TOROSLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 89
Özet
Döviz alım satım piyasası, yaygın olarak bilinen isimleriyle Forex veya FX, para birimlerinin aynı anda alınıp satıldığı bir finansal piyasadır. Dünyanın en büyük piyasası olup 5 trilyon doların üzerinde hacime sahiptir. Merkezi olmayan bir pazar olması, hafta sonları dışında günde 24 saat saat açık olması Forex'i diğer piyasalardan farklı kılmaktadır. Temel ve Teknik analiz, Forex'te gelecekteki fiyatları tahmin etmekte yaygın olarak kullanılan iki tekniktir. Temel analiz, fiyatın yükselmesine, düşmesine veya aynı kalmasına neden olabilecek ekonomik, sosyal ve politik faktörlere odaklanır. Öte yandan teknik analiz, gelecekteki fiyat hareketlerini öngörmek için yalnızca fiyatları kullanmaktadır. Teknik göstergeler kullanarak, fiyat hareketlerinin etkisini incelemektedir. Bu tezde, Forex verilerinin yönlü hareketini tahmin etmek için teknik ve makroekonomik göstergelerle LSTM'yi kullanan bir model önerilmiştir. Her iki göstergenin etkilerini ayrı ayrı öğrenen iki LSTM modeline dayanmaktadr. İki LSTM modelinin öngörüleri, nihai kararı belirlemek için öntanımlı kurallar dizisine göre birleştirilir.Deneyler, 1 gün, 3 gün ve 5 gün sonrasını öngörmek için EUR / USD döviz çifti üzerinde gerçekleştirilmiş ve umut verici sonuçlar elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Foreign Exchange is known as Forex or FX is a financial market where currencies are bought and sold simultaneously. Forex is the largest financial market with more than $5 trillion volume. It is a decentralized market that is operational 24 hours in a day other than weekends which makes different from other markets. Fundamental and Technical Analysis are the two techniques that are commonly used in predicting the future prices in Forex. Fundamental Analysis concentrates on the economical, social and political factors that can cause to price moving higher, lower or staying the same. Technical analysis, on the other hand, is based on only the price to predict the future price movements. It studies the effect of the price movement by using technical indicators. In this thesis, a model that uses LSTM with technical and macroeconomic indicators is proposed to forecast directional movement of Forex data. It is based on the two LSTM models that learn the effects of both indicators individually. The predictions of two LSTM models are combined according to the predefined set of rules in order to determine the final decision. The experiments are conducted on EUR/USD currency pair to forecast 1-day, 3-days and 5-days ahead and promising results are succeeded.
Benzer Tezler
- InSAR ve makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak yüzey hareketlerinin zaman serileri ile modellenmesi: İstanbul Havalimanı örneği
Time series modeling of surface movements using InSAR and machine learning methods: The case study of Istanbul Airport
NUR YAĞMUR
Doktora
Türkçe
2023
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEBİYE MUSAOĞLU
PROF. DR. ERDAL ŞAFAK
- Hileli finansal raporlama: Muhasebe manipülasyonu ile karlılık oranları ilişkisine yönelik ampirik bir araştırma
Fraud financial reporting: An empirical research on the relationship of accounting manipulation and profitability ratios
İLHAN ACAR
- Gıda ve petrol fiyatları arasındaki etkileşim
Price transmissions between food and oil
MÜGE KALTALIOĞLU
- Yinelemeli sinir ağları ile sermaye piyasası yön tahmini üzerine bir çalışma
A study on direction prediction of capital markets with recurrent neural networks
MUHİDDİN ÇAĞLAR EREN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- Deep transformer-based asset price and direction prediction
Derı̇n transformatör tabanlı varlık fı̇yatı ve yön tahmı̇nı̇
ABDUL HALUK BATUR GEZİCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÖzyeğin ÜniversitesiYapay Zeka Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE SEFER