Geri Dön

Makine öğrenmesi algoritmaları ile hisse senedi kapanış tahmini

Stock closing prediction with machine learning algorithms

  1. Tez No: 685810
  2. Yazar: SALİM DEMİRAY
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET GÜRHANLI
  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: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 51

Özet

Günümüzde Finans ve Bankacılık Sektöründe teknoloji ve iletişim sistemleri ile birlikte gelişmesinden dolayı yüksek miktarda veri iletilmektedir. Özellikle borsa, döviz, kıymetli emtia gibi yatırım yapılabilen her alanda gelecekte olabileceği değerleri tahmin edilmeye çalışmaktadır. Zaten istatistik bilimi ile iç içe olan finans gelişen teknoloji ile analizlerde veri madenciliği yöntemlerini çok etkin bir şekilde kullanmaktadır. Yatırımcı araçları Banka gibi finansal kurumlardan başka bireysel bazda da takip edilip analize edilmektedir. Yatırımcılar, en az risk ile olabilecek en yüksek getiri kazanmayı hedeflemektedir. Bu hedefin sağlıklı bir şekilde gerçekleştirilmesi için değerlerin doğru tahmin çok önem kazanmıştır. Bu çalışmada 2014-2019 yılları arasındaki Microsoft Firmasının hisse senetleri kapanış fiyatları Makine Öğrenmesi Yöntemi ile tahmin edilmeye çalışılmıştır. Kullanılan yöntemler Polinominal Regresyon, Arima, XGBooster, LSTM (Uzun Kısa Süreli Bellek) ve Facebook Prophet algoritmalıdır. Çalışmada hissenin alacağı değerler; kısa vadede son 5,10 ve 20 günlük değerler tahmin edilmeye iken 1 yıllık uzun vadeli değerler de tahmin edilmeye çalışırmıştır. Bu sayede algoritmaların kısa ve uzun vadeli davranışları hakkında bilgi edinme imkânı ortaya çıkmıştır.

Özet (Çeviri)

Today, it transfers large amounts of data due to the development of technology and communication systems in the Finance and Banking Sector.It tries to predict future values in every field that can be invested, especially in the stock market, foreign exchange and precious commodities. Finance, which is already intertwined with the science of statistics, uses data mining methods very effectively in analysis with developing technology. Investor instruments are followed and analyzed on an individual basis and also on the basis of financial institutions such as banks.Investor instruments are also followed and analyzed on an individual basis other than financial institutions such as the Bank.Investors aim to earn the highest possible return with the least risk.It has become very important to correctly estimate the values in order to achieve this goal in a healthy way. In this study, the closing prices of Microsoft Company stocks between 2014 and 2019 are tried to be estimated by using the Machine Learning Method. The methods used are Polynomial Regression, Arima, XGBooster, LSTM (Long Short Term Memory) and Facebook Prophet algorithm. The values that the share will get in the study; While estimating the last 5, 10 and 20-day values in the short term, 1-year long-term values are also tried to be estimated. In this way, it has become possible to obtain information about the short and long term behavior of the algorithms

Benzer Tezler

  1. Makine öğrenmesi ile çok terimli hisse senedi yönlü tahmini; BIST100 örneği

    Multinomial direction forecast with machine learning algorithms; BIST100 example

    YASEMİN KOÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKadir Has Üniversitesi

    Mühendislik ve Doğa Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE HÜMEYRA BİLGE

  2. Hisse senedi fiyatlarının makine öğrenmesi yöntemleri ve derin öğrenme algoritmaları ile tahmini

    Estimations of opening and closing stock prices through machine learning methods and deep learning algorithms

    UĞUR DEMİREL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGümüşhane Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HANDAN ÇAM

    DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN ÜNLÜ

  3. Hisse senedi fiyatlarının makine öğrenmesi kullanılarak tahmin edilmesi

    Predicting stock prices using machine learning

    AHMET YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. ALİ GÜNEŞ

  4. Predicting stock prices in bist: A reinforcement learning and sentimental analysis approach

    Pekiştirmeli derin öğrenme ve duyarlılık analizi yaklaşımı ile bıstteki hisselerin fiyatlarının tahmin edilmesi

    ŞEYMA EĞE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Büyük Veri ve Veri Analitiği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ALİ ERGÜN

  5. 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

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İşletmeKafkas Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEYHAN ÖZTÜRK