Geri Dön

Deep learning networks for stock market analysis

Borsa analizi ve tahmini için derin öğrenme ağları

  1. Tez No: 640210
  2. Yazar: SEYDA KALYONCU
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AKHTAR JAMIL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Sabahattin Zaim Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 61

Özet

Borsa, bir ülkenin ekonomik koşullarının kilit bir göstergesidir. Borsa, broker ve şirketlerin yatırım yapması için tarafsız bir zemin sağlar. Yüksek yatırım getirisi nedeniyle, insanlar geleneksel bankalardan ziyade borsalara yatırım yapma eğilimindedir. Ancak, döviz kurlarındaki yüksek dalgalanmalar nedeniyle borsalara yatırım yapma riski yüksektir. Bu nedenle, oldukça sağlam bir borsa tahmin sistemi geliştirmek, yatırımcıların yatırım hakkında daha iyi bir karar vermelerine yardımcı olabilir. Borsa tahmini, değişken piyasa durumlarıyla başa çıkmak için en ilginç araştırma alanı haline gelmiştir. Bu alanda bir dizi araştırma çalışması yayınlanmış ve farklı yöntemler önerilmiştir. Yapay zekâ (AI) alanındaki makine öğrenimi tekniklerinin başarısını takiben, borsa tahmini alanındaki verimliliklerini de gösterdiler. Bu tez çalışmasında, borsa fiyat tahmini için en popüler üç makine öğrenme algoritması ve gelecekteki piyasa değerini tahmin etmek için hisse senedi geçmiş verilerine derin öğrenme temelli bir yaklaşım uygulanmıştır. İncelenen yöntemler şunlardır: Yapay Sinir Ağı (YSA), k-En Yakın Komşular (KNN), Oto-Regresif Entegre Hareketli Ortalamalar (Auto ARIMA) ve Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM). Bu çalışmanın amacı, geçmiş hisse senedi fiyat verilerine bakarak gelecekte bir tahmin yapmaktır.

Özet (Çeviri)

The stock market is a key indicator of the economic conditions of a country. Stock exchange provides a neutral ground for brokers and companies to invest. Due to high investment return, people tend to invest in stock markets rather than traditional banks. However, there is high risk is investment in stock markets due to high fluctuations in exchange rates. Therefore, developing a highly robust stock prediction system can help investors to make a better decision about investment. A number of research works have been published in this area and different methods has been proposed. Following the success of machine learning techniques in the field of artificial intelligence (AI), they have also shown their efficiency in the field of stock market prediction. In this thesis, the three most popular machine learning algorithms for stock market price prediction and a deep learning based approach to stock historical data have been applied to predict future market value. The methods investigated include: Artificial Neural Network (ANN), k-Nearest Neighbors (KNN), Auto-Regressive Integrated Moving Averages (Auto ARIMA) ve Long Short Term Memory (LSTM). The aim of this study is to make a future forecast by looking at the historical stock price data.

Benzer Tezler

  1. Derin öğrenme yöntemleri ile zaman serisi tahmini

    Time series classification with deep learning methods

    HAKAN GÜNDÜZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE

  2. Forecasting stock prices using deep learning models with technical indicators

    Teknik göstergelerle derin öğrenme modelleri kullanarak hisse senedi fiyatı tahmini

    MİNE KONUR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    İstatistikAdana Alparslan Türkeş Bilim Ve Teknoloji Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA GÖÇKEN

  3. Dalgacık dönüşümü ve derin öğrenme yöntemleri ile hisse senedi fiyat tahmini

    Stock price prediction with wavelet transform and deep learning methods

    ÇAĞRI ÇOBAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    EkonometriAydın Adnan Menderes Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ELVAN HAYAT

  4. Derin öğrenme ile hisse senedi piyasası tahmini

    Predicting stock market by using deep learning

    CANSU ALTUNBAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    EkonometriAydın Adnan Menderes Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ELVAN HAYAT

    DR. ÖĞR. ÜYESİ OLGUN AYDIN

  5. Derin öğrenme ile borsa fiyatlarının tahmini: LSTM yaklaşımı

    Stock market price prediction with deep learning: LSTM approach

    SAHIB RAHIMOV

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOSTİM TEKNİK ÜNİVERSİTESİ

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT ŞİMŞEK