Geri Dön

Dow Jones endüstri ortalaması ve NASDAQ 100 endekslerinin makine öğrenmesi algoritmaları ile tahmini

Prediction of the Dow Jones industrial average and the NASDAQ 100 indices using machine learning

  1. Tez No: 569981
  2. Yazar: SEZER AKTAŞ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. OKTAY TAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 86

Özet

Bu çalışmada öncelikle borsalar, dünya borsaları, endeksler hakkında bilgi verilmiş; sonrasında tahmin yapmak için seçilen DJIA ve NDX endekslerinin 2012-2018 verileri üzerinden model hazırlanmıştır. Modelde 2012-2017 veri aralığı eğitim verisi; 2018 test verisi olarak kullanılmıştır. 2019 yılı ise doğrulama amacıyla modelde yer almıştır. Girdi olarak kullanılan göstergeler çoğu araştırmada yer alan teknik göstergeler olup açıklamarına yer verilmiştir. Yöntem olarak Rassal orman ve destek vektör makineleri kullanılmıştır. Modelde DJIA için en uygun yöntem Rassal orman olarak çıkarken; NDX için DVM yöntemi daha başarılı sonuç vermiştir. Tüm kodlar Python versiyon 2.7'de yazılmış; model hesaplamasında scikit-learn kütüphanesinden faydalanılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this thesis, the model has been founded on the closing price of the selected DJIA and NDX indices between the 2012-2018 years period. In the model, the dataset has been split into train and test data and 2012-2017 has been used for training the model, whereas the 2018 has been the test year. 2019 date is the validation data present in the model. As methodology random forest and support vector machines have been selected. All of the codes has been written in Python 2.7 version and models have been calculated using the scikit-learn library.

Benzer Tezler

  1. Modern portföy teorisi: Python ile ABD hisse senedi piyasası üzerine bir uygulama

    An application of modern portfolio theory to the US stock market using Python

    RUKEN İMŞİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    EkonomiGalatasaray Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. Z. SEVGİ İNECİ

  2. Finansal ve mali krizlerde türev ürünlerin etkileri

    Effects of derivative products in financial crises

    DİLEK AKIN ŞARE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    İşletmeİstanbul Ticaret Üniversitesi

    Bankacılık ve Finans Ana Bilim Dalı

    DR. GÖKHAN BÜYÜKŞENGÜR

  3. Küresel tedarik zincirlerindeki bozulmalara yönelik makro ekonometrik bir yaklaşım: Covid-19 pandemisinden kanıtlar

    A macro econometric approach to disruptions in global supply chains: evidence from Covid-19 pandemic

    OĞUZ EMRE BALKAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    EkonometriTarsus Üniversitesi

    Uluslararası Ticaret ve Lojistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET İNCE

  4. Blockchain analiz göstergelerini kullanarak Bitcoin fiyat hareketlerini tahmin etmek

    Predicting Bitcoin price volatility using blockchain analysis indicators

    YUNUS KALKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    EkonometriBingöl Üniversitesi

    Ekonomi ve Siyaset Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİM TATLI

  5. Destek vektör makineleri ile fiyat tahminleri ve kuyumculuk sektöründe bir uygulama

    Price forecasting with support vector machines and an application in jewelery sector

    MÜNEVVER ELMAS

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞAKİR ESNAF