BIST 30 endeksinin ve hisse senetlerinin değer tahmini üzerine bir çalışma
A study on the value estimate of the BIST 30 index and stocks
- Tez No: 636267
- Danışmanlar: PROF. DR. ERDAL KILIÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 71
Özet
Borsa, menkul kıymetlerin ve diğer sermaye piyasası araçlarının alınıp satılmasına olanak sağlayan platformlar olarak ifade edilmektedir. Bu alım satım işlemleri ile iki fiyat arasındaki farktan kaynaklanan zarar ve kazanç elde edilmektedir. Bu durum, finansal/para piyasalarının tahmininin hem akademik hem de iş dünyasında dikkat çekici bir konu olarak karşımıza çıkmasına olanak sağlamıştır. Bu tez çalışmasında BIST 30 endeks değeri ve bu endekste yer alan AKBNK, HALKB, GARAN, ISCTR, VAKBN ve YKBNK banka hisse senetlerinin bir gün sonraki kapanış fiyatı tahmin edilmiştir. Tahmin modelinin geliştirilmesindeki iki önemli aşama, veri kümesinin ve yöntemin belirlenmesidir. İlk aşamada tahmin modeli için fiyat verileri, temel ve teknik göstergelerden meydana gelen veri kümesi oluşturulmuştur. Bu değişkenlerden teknik göstergeler, fiyat verilerinden hesaplanmaktadır ve sayıları çok fazladır. Mevcut olan tüm teknik göstergelerin veri kümesinde kullanılmasının aksine teknik göstergelerde bir indirgeme yapılarak sayıları 16'ya azaltılmıştır. İndirgenen teknik göstergelere ek olarak temel gösterge ve fiyat verilerinin de eklenmesiyle veri kümesi son halini almıştır. İkinci aşamada ise, tahmin modeli için Uzun – Kısa Dönemli Bellek Ağları (LSTM) yöntemi kullanılmıştır. Geliştirilen modelin performansı RMSE, MAE ve MAPE metrikleri ile değerlendirilmiştir. İki farklı tahmin için geliştirilen modelin performansı literatürde yer alan çalışmalarla kıyaslanmıştır. Yapılan tahminlerde genel olarak endeks ve hisse senetlerinin yönü (artış/azalış) doğru tahmin edilmiş olup fiyatların dip ve zirve yaptığı noktalarda tahminleme performansının düşük olduğu gözlemlenmiştir. Ayrıca bu çalışmada indirgenmiş teknik göstergeler ile geliştirilen tahmin modelinin başarı performansının literatürde yer alan sadece fiyat verileri kullanılarak oluşturulan tahmin modelinin başarı performansından daha iyi olduğu gözlemlenmiştir. Ayrıca bu model ile 10.03.2020 – 10.04.2020 tarihleri arasında gerçek zamanlı tahminleme yapılmıştır. Bu tahminlemelerde genel olarak gerçek zamanlı endeks ve hisse senedi yönleri doğru tahmin edilirken fiyat ve endeks değer değişim miktarlarının tahmininde bazı sapmalar olmuştur. Ancak oluşan bu az sayıdaki sapmalara karşılık, bazı günlere ait tahminlerde modelin tahmin ettiği değerlerin gerçek değerlere çok yakın olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
The stock exchange expressed as platforms that allow the purchase and sale of securities and other capital market instruments. With these trading transactions, losses, and gains arising from the difference between the two prices obtained. This situation has enabled the forecasting of financial/money markets to come across as a remarkable topic in both the academic and business world. In the thesis, the BIST 30 index and the price of AKBNK, HALKB, GARAN, ISCTR, VAKBN and YKBNK bank stocks in this index have been tried to predict the closing prices of the next day. Two important stages in the development of the prediction model are the determination of the dataset and the method. In the first phase, a data set consisting of price data, basic and technical indicators created for the forecast model. Technical indicators, one of this variables, are calculated from price data and are very numerous. In contrast to the fact that all available technical indicators used in the dataset, their numbers reduced by a reduction in this study. In addition to the 16 technical indicators determined as a result of the reduction, the data set became final with the addition of basic indicators and price data. In the second phase, the method of long-short term memory networks is used for the prediction model. The performance of the developed model evaluated by RMSE, MAE, and MAPE metrics. The performance of the forecast model developed for two different predictions has compared to studies in the literature. In general, the direction of the index and stocks (increase/decrease) is estimated correctly and the performance of forecasting is low at the points where prices dip and peak. In this study, it observed that the successful performance of the forecast model developed with reduced technical indicators was better than the successful performance of the forecast models created using only price data in the literature. Also, real-time index and stock price estimations made between 10 March 2020 to 10 April 2020 date with this model. While the real-time index and stock aspects were estimated correctly in these estimates, there were some deviations in the estimation of price and index value change amounts. However, in response to these few deviations, it was often observed that the values predicted by the model were very close to the actual values.
Benzer Tezler
- Comparison of the performances of BIST 30 portfolios by using machine learning algorithms
Makine öğrenmesi algoritmaları ile oluşturulan BİST 30 portföylerinin performanslarının karşılaştırılması
FATİH ERİK
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Ekonomiİstanbul Bilgi ÜniversitesiFinansal Ekonomi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERDA SELİN ÖZTÜRK
- Dolar, Euro ve altın fiyat değişimlerinin Bist 30 trendlerine etkileri üzerine ampirik bir uygulama
Dollar, Euro and gold price changes trends on the Bist 30 effects in an empirical application
SERCAN YALÇIN
- Makine öğrenmesi ile hisse senetlerinin fiyat tahminlemesi: BİST 100' de bir uygulama
Price forecasting of shares by machine learning: An application in BIST 100
OSMAN NURİ AKARSU
- Türkiye sermaye piyasasında yapısal kırılmaların ve değişen kovaryansların sosyo-ekonomik olaylarla analizi ve zamana bağlı değişen betalarla getiri tahmini
Analysis of structural breaks and conditional covariances by socio – economic environment and return forecasting with conditional betas in Turkish capital market
AYÇA AKYATAN
- A gradual approach in portfolio selection problem: Optimization by using fuzzy approach with SSD efficiency test
İkinci derece stokastik baskınlıkta verimlilik testi ve bulanık mantık yaklaşımı ile iki aşamalı bir portföy optimizasyonu
CELAL BARKAN GÜRAN
Doktora
İngilizce
2015
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OKTAY TAŞ
