Geri Dön

Fı̇nansal pı̇yasalarda büyük verı̇: Foreks verı̇lerı̇nı̇n twitter analı̇zı̇

Big data in financial markets: Twitter analysis of forex data

  1. Tez No: 593859
  2. Yazar: MERT ALKOÇ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. CEM SEFA SÜTCÜ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, İşletme, Science and Technology, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Gazetecilik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilişim Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 138

Özet

Günümüz dünyasında dijital kanalların artması ve veri boyutunun devasa boyutlara ulaşması sonucunda veri inceleme modelleri de çeşitlilik kazanmıştır. Büyük veri, boyutu artan, eşzamanlı ve dağınık verilerin incelenmesi konusunda yeni ufuklar açarken, sonuçların yorumlanmasında da farklı açılara imkân tanımaktadır. Sosyal medya kullanımının yaygınlaşması, internet hızının artması ve internet kullanım fiyatlarının görece düşmesi sayesinde, bireylerin de bu kanallara olan talebi her geçen gün artmaktadır. Artık görüşler, korku ve endişeler, mutlu ve mutsuz anlar bu mecralarda paylaşılmakta ve kişilere ait bu paylaşımlardaki izler toplanabilmekte ve analiz edilebilmektedir. Bu tezin ve araştırmanın amacı belirli zaman aralıklarında geçen Twitter verisindeki kelimeleri analiz ederek artan ve azalan oranların foreks fiyatlarındaki dalgalanmayla herhangi bir ilgisinin olup olmadığını incelemektir. Araştırma kısmında yöntem olarak içerik analizi kullanılmış ve tweet'lerle foreks fiyatlarının arasında pozitif ilişki olduğu gözlemlenmiştir.

Özet (Çeviri)

In today's world, as a result of the increase in digital channels and the size of the data, the data analysis models have gained diversity. Big Data opens new horizons for examining the increasing, concurrent and scattered size of the data and allows for different angles in the interpretation of results. Thanks to the widespread use of social media, the increase in internet speed and the relative decrease in internet usage prices, the demand of individuals for these channels is increasing day by day. Opinions, fear and worries, happy and unhappy moments are shared in these channels and traces of these shares can be collected and analyzed. The purpose of this thesis and research is to analyze the words in the periodic Twitter conversations at certain time intervals to see whether the increasing and decreasing rates have any relevance to the fluctuations in forexprices. In research section content analysis was used as the scientific method and observed that there was a positive relationship between tweets and forex prices.

Benzer Tezler

  1. Embedded information content in bonus and rights issue announcements for selected stock exchange markets

    Seçilmiş hisse senedi piyasaları için bedelsiz ve bedelli sermaye artırım duyurularındaki saklı bilgi içeriği

    MURAT IŞIKER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Maliyeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OKTAY TAŞ

  2. Büyük veri ve finansal piyasalarda istatistiki makine öğrenmesi metodlarının yatırım kararlarında kullanılması

    Using big data and statistical machine learning methods in investment decisions in financial markets

    FEHİM KURUCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Maliyeİstanbul Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ HEPŞEN

  3. Analysis of various portfolio allocation decision making techniques in crypto assets using fuzzy sets

    Kripto varlıklarda çeşitli portföy tahsis karar verme tekniklerinin bulanık kümeler kullanılarak analizi

    TAYFUN DİRİNDA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. MURAT LEVENT DEMİRCAN

  4. Comparison of stock selection methods: An empirical research on the borsa İstanbul

    Hisse senedi seçimi modellerini karşılaştırma: Borsa İstanbul hisse senetleri üzerinde ampirik bir uygulama

    ALİ SEZİN ÖZDEMİR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Maliyeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KAYA TOKMAKÇIOĞLU

  5. Derin öğrenmeyle hisse senedi değerlerinin tahmin edilmesi

    Estimating stock values with deep learning

    HÜSEYİN MUSTAFA METİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    MatematikMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDOĞAN GAVCAR