Geri Dön

Yapay zeka yöntemleri ile finansal zaman serileri öngörüleri

Financial time series forecasting using artificial intelligence methods

  1. Tez No: 639431
  2. Yazar: EFE ARDA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. GÜRAY KÜÇÜKKOCAOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Başkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İşletme Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 124

Özet

Bilgisayar bilimlerinin sunduğu yöntemler, veriye erişme, veri işleme ve depolama yönünden finans alanındaki gereksinimleri karşılamada insanlara kıyasla kuvvetli avantajlara sahiptir. Bilgisayar bilimlerinin bir alt dalı olan yapay zeka sunduğu nöral ağ, genetik algoritmalar ve makine öğrenmesi gibi yöntemlerle finans alanında ortaya çıkan trend analizi, zaman serisi analizi, portföy yönetimi, dolandırıcılık tespiti, risk yönetimi ve hisse değeri öngörüleri gibi problemlere etkin çözümler sunmaktadır. Bu çok disiplinli tezin amacı, finansal zaman serilerini belirli yapay zeka programlarına öğreterek gelecek tahminleri üretmek ve elde edilen bu öngörülerin performansını gerçekleşen değerlerle kıyaslayarak incelemektir. Tez çalışması kapsamında yedi farklı yapay zeka yöntemi programlanmıştır. Veri seti olarak 2014-2016 senelerini kapsayan 775 iş günü boyunca Borsa İstanbul'da işlem gören, işlem hacmi ve piyasa değeri en yüksek 30 şirketin hisse senedi kapanış fiyatları kullanılmıştır. Algoritmaların performanslarının öğrenme süreleri ile değişiklik göstereceği beklentisi sebebi ile öncelikle verilerin %80'ine tekabül eden 603 günlük veri öğrenme için kullanılmış, kalan %20'si olan 152 günlük veri yöntemlerin test edilmesinde kullanılmak üzere algoritmaların tahmininde kullanılmıştır.“Uzun vade tahminleri”olarak yapılan bu çalışmada“Hızlı Orman Yüzdelik Dağılımı”algoritmasının en düşük hata oranına sahip olduğu tespit edilmiştir. Tezin bir sonraki adımında verilerin %90'ına tekabül eden 680 günlük veri öğrenme için kullanılmış, kalan %10'u olan 75 günlük kısmı test amacı ile kullanılmıştır.“Orta vade tahminleri”olarak yapılan bu çalışmada“Destekli Karar Ağacı Regresyonu”algoritmasının en düşük hata oranına sahip olduğu tespit edilmiştir. Son olarak verilerin %99'ına tekabül eden 747 günlük veri öğrenme için kullanılmış, kalan %1'i olan 8 gün test amacı ile kullanılmıştır.“Kısa vade tahminleri”olarak yapılan bu çalışmada“Nöral Ağ Regresyonu”ve“Poisson Regresyonu”algoritmalarının en düşük hata oranlarına sahip olduğu tespit edilmiştir. Sonuç olarak yapay zeka yöntemlerinin finansal zaman serileri öngörüleri için etkili yöntemler sunduğu ortaya konmuştur.

Özet (Çeviri)

The methods provided by the field of computer science have considerable advantages in domains of reaching, storing and processing data to satisfy the requirements of finance field compared to humans. A subdomain of computer science; artificial intelligence provides methods such as neural networks, genetic algorithms and machine learning to find effective solutions to financial problems / goals such as trend prediction, portfolio management, fraud detection, risk management and stock prediction. This multidisciplinary thesis aims to teach certain artificial intelligence algorithms the financial time series data, provide future forecasts and compare these forecasts to original values to examine their performance. Seven different artificial intelligence algorithms have been programmed for this thesis. A dataset of 775 business days between 2014-2016 consisting of closing prices of companies that have İstanbul Stock Exchanges 30 highest trading volume and market value are used. Due to the expectation of different algorithms to provide different performance depending on the number of learning / forecasting days, firstly %80 of the data equaling 603 days have been used for training, and the remaining %20 of the data equaling 152 days have been forecasted by the algorithms. Simulating“Long Term Forecasts”,“Fast Forest Quantile Regression”algorithm has shown the least error percentage. Secondly %90 of the data equaling 680 days have been used for training, and the remaining %10 of the data equaling 75 days have been forecasted by the algorithms. Simulating“Medium Term Forecasts”,“Boosted Decision Forest”algorithm has shown the least error percentage. Lastly %99 of the data equaling 747 days have been used for training, and the remaining %1 of the data equaling 8 days have been forecasted by the algorithms. Simulating“Short Term Forecasts”,“Poisson Regression”and“Neural Network Regression”algorithms has shown the least error percentage. The thesis concludes by confirming artificial intelligence algorithms can be used as effective tools for financial time series forecasting.

Benzer Tezler

  1. Machine learning applications for time series analysis

    Zaman serileri analizi için makine öğrenmesi uygulamaları

    MERT CAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Matematikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ATABEY KAYGUN

  2. Portfolio optimization with wavelet analysis and neural fuzzy networks

    Dalgacık analizi ve bulanık sinir ağları modeli ile portföy optimizasyonu

    ÖMER ZEKİ GÜRSOY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OKTAY TAŞ

  3. Yeni bir evrişimsel sinir ağı modeli ile zaman serisi öngörüsü

    Time series prediction with a new convolutional neural network model

    MELİH KİRİŞCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İstatistikGiresun Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGE CAĞCAĞ YOLCU

  4. Equity portfolio optimization using reinforcement learning: An emerging market case

    Pekiştirmeli öğrenme ile hisse senedi portföyü optimizasyonu: Gelişmekte olan piyasa örneği

    MERT CANDAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ

  5. Artificial intelligence applications selection via mcdm methods in aviation maintenance, repair & overhaul industry

    Havacılık bakım, onarım ve yenileme sektöründe yapay zeka uygulamalarının çkkv yöntemleri ile seçilmesi

    METİN EMİN ASLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilim ve TeknolojiGalatasaray Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDULLAH ÇAĞRI TOLGA