The trading performance of candlestick patterns in short-term price action
Kısa vadeli fiyat eylem mum grafikleri işlem performansı
- Tez No: 598896
- Danışmanlar: PROF. DR. MURAT AKBALIK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Maliye, İşletme, Finance, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Finans Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Finans Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
Finansal piyasalarda işlem yapma hacmi her geçen gün daha karlı alım satım kararları verilmesine yardımcı olan teknik araçların gelişmesiyle birlikte artmaktadır. Bilinen en eski teknik analiz formu ise açık, yüksek, düşük ve yakın fiyatlar arasındaki ilişkiye dayanarak sinyaller üreten, kısa vadeli bir zamanlama tekniği olan mum grafiği analizidir. Bu çalısma mum grafiklerinin, RSI indicatörü ve üstel hareketli ortalamayla kıyaslanarak karlılığını göstermek için üç farlı piyasa türünde yapılan bir gözlemi incelemektedir. RSI indicatörü 0 ile 100 arasında salınarak aşırı alım ve aşırı satım alanlarını belirlerken; üstel hareketli ortalama ise, en son veri noktalarına daha fazla ağırlık ve önem veren istatistiksel yapılara dayanarak piyasa fiyatlarının yönünü belirlemektedir.
Özet (Çeviri)
More people are trading the financial market now rather than any time before, because of the availability of multiple technical tools that facilitates the analysis which lead to better trading decisions. The oldest known form of technical analysis is candlestick charting analysis which is a short-term timing technique that generates signals based on the relationship between open, high, low, and close prices. This work investigates an observation made on three different types of markets in order to demonstrate the profitability of the Candlestick Patterns compared to the Relative Strength Index and the Exponential Moving Average. The Relative Strength Index oscillates from 0 to 100, and is used to determine overbought and oversold areas; while the Exponential Moving Average figures out the direction of market prices based on statistical patterns placing a greater weight and importance on the most recent data points.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme algoritmaları ile hisse senetlerinin fiyat hareketliliği öngörüsü
Prediction of stock price movements with deep learning algorithms
CEREN CAMKIRAN
Doktora
Türkçe
2023
İstatistikMarmara ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DİLEK ALTAŞ KARACA
- Finansal yatırım piyasalarında fiyat tahminleme: Kripto para piyasasında yapay sinir ağları uygulaması
Price prediction in financial investment markets: Application of artificial neural networks in cryptocurrency market
EREN ULUCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAYFUN AKGÜL
PROF. DR. AYBEN KOY
- Enhancing financial market forecasting using deep learning and computer vision-based technical analysis
Derin öğrenme ve bilgisayarlı görü tabanlı teknik analiz kullanarak finansal piyasa tahminlerinin geliştirilmesi
EDREES RAMADAN MERSAL MORCELI
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. HAKAN KUTUCU
- LSTM kullanarak japon mum çubuğuna ve RSI, CCI, MA göstergelerine dayalı Forex piyasalarını tahmin etme
Forecasting Forex markets based on japanese candlestick and RSI, CCI, MA indicators using LSTM
BASHIR YOUSIF AMHIMID ALWESH
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankırı Karatekin ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FUAT TÜRK
ÖĞR. GÖR. MAHMUT KILIÇASLAN
- Derin öğrenme tabanlı nesne tespit algoritmaları ile hisse senedi al-sat karar destek sisteminin modellenmesi
Modeli̇ng of tradi̇ng deci̇si̇on support system wi̇th deep learni̇ng based object recogni̇ti̇on algori̇thms
GÜNAY TEMÜR
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce ÜniversitesiElektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERDAR BİROĞUL
DOÇ. DR. UTKU KÖSE