Gümüş/ons paritesi üzerine derin öğrenme ile finansal tahmin modellemesi geliştirilmesi
Developing financial forecasting modeling with deep learning on silver / ounce parity
- Tez No: 709402
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MÜMTAZ İPEK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 60
Özet
Tüm dünyada kabul görmüş altın, gümüş, platin gibi madenler küresel olarak fiyatlarında dalgalanmalar yaşamakta ve yatırımcılar bu ürünleri değerlendirerek kazanç elde etmek istemektedirler. Bu ürünlerin grafik yön tahmini için teknik ve temel analiz yöntemleri kullanılmaktadır. Ayrıca derin öğrenme yöntemlerinin yaygınlaşması ile beraber grafik yön tahmini için daha farklı metotlar uygulamaya konulmuştur. Bu metotlardan en yaygınlarından bazıları ise derin öğrenme algoritmalarıdır. Bu çalışmada derin öğrenme algoritmalarından biri olan LSTM mimarisi ve bir zaman serisi metodu olan ARIMA mimarisi kullanılmıştır. Bu mimariler ile gümüş/ons paritesi üzerinden finansal tahmin modelleri geliştirilmiştir. Eğitim ve test verileri kurulan algoritmalara yüklenerek sistemin öğrenmesi sağlanmış ve gelecek 10 gün için gümüş/ons paritesi tahmin değerleri üretilmiştir. Algoritmaların başarısının doğruluk oranını artırmak için algoritmalar 10 defa çalıştırılmış ve çıkan 10 günlük tahmin verilerinin ortalaması alınmıştır. Bu yöntemin seçilmesinin sebebi algoritmalar her çalıştırıldığında farklı tahminler ve grafikler üretmesidir. Araştırmada elde edilen sonuçlara göre ARIMA mimarisi LSTM mimarisinden daha iyi değerler üretmiştir.
Özet (Çeviri)
Metals such as gold, silver and platinum, which are accepted all over the world, experience fluctuations in their prices globally, and investors want to earn profits by evaluating these products. Technical and fundamental analysis methods are used for graphical direction estimation of these products. In addition, with the widespread use of deep learning methods, different methods have been put into practice for graphical direction estimation. Some of the most common of these methods are deep learning algorithms. In this study, LSTM architecture, which is one of the deep learning algorithms, and ARIMA architecture, which is a time series method, were used. With these architectures, financial forecasting models have been developed over silver/ounce parity. The training and test data were loaded into the established algorithms, allowing the system to learn, and silver/ounce parity prediction values for the next 10 days were produced. In order to increase the accuracy of the success of the algorithms, the algorithms were run 10 times and the average of the 10-day forecast data was taken. The reason for choosing this method is that it produces different predictions and graphs each time the algorithms are run. According to the results obtained in the research, ARIMA architecture produced better values than LSTM architecture.
Benzer Tezler
- Kıymetli madenlerin muhasebeleştirilmesi ve finansal tablolarda gösterilmesi
Precious metals accounting and displayed in financial tables
FERHAT SUCU
- Dolar endeksi, Nasdaq endeksi, altın ve Bitcoin değerlerinin birbirlerine bağlı olarak makine öğrenmesi yöntemleriyle tahmin edilmesi
Estimating the values of dollar index, Nasdaq index, gold and Bitcoin depending on each other by machine learning methods
SAMET KAAN KANAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAZİM İŞCAN
- Selçuklu dönemi madeni eserleri yapım ve süsleme özellikleri (Ankara Etnografya, İstanbul Türk ve İslam eserleri Müzeler)
Başlık çevirisi yok
AYDIN ERKEK
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
El SanatlarıGazi ÜniversitesiUygulamalı Resim Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TACİSER ONUK
- Gedebey (Batı-Azerbaycan) altın-bakır yatağının jeolojik, mineralojik, petrografik ve jeokimyasal özelliklerinin incelenmesi
Investigation of the geological, mineralogical, petrographical and geochemical properties of the gadabay (West Azerbaijan) gold- copper deposit
COŞQUN ISMAYIL
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Jeoloji MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiJeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FETULLAH ARIK
- Gümüş nitrat ve gümüş nanopartikül stresinin adaçayı (Salvia officinalis L.) bitkisinin sekonder metabolit üretimi ve antioksidan aktivitesi üzerine etkisi
The effect of silver nitrate and silver nanoparticle stress on secondary metabolite production and antioxidant activity of sage (Salvia officinalis L.)
NİHAL BALTACI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
BiyolojiYıldız Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMİHA ERİŞEN