Geri Dön

Veri madenciliği ve makine öğrenimi ile döviz kuru tahmini uygulaması

Exchange rate forecast data mining and machine learning technigues application

PDF İndir

  1. Tez No: 726738
  2. Yazar: AHMET ESİN ERBUDAK
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ OĞUZ ATA
  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: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 97

Özet

Bu tez veri madenciliği ve makine öğrenimi teknikleri döviz kuru tahmin değerlerini ve bu değerleri en doğru şekilde tahmin edecek algoritmalar incelenmiştir. Bu çalışmanın cevap aradığı temel amaç gerçek veriler kullanılarak makine öğrenimi teknikleri aracılığıyla en yüksek doğruluk oranı yakalamaktır. Doğruluk oranı en yüksek orana göre strateji ve plan geliştirmektedir. Tezin bu konuyu açıklama argümanı ise matematiksel varyasyonlar sonucu tahmin fonksiyonlarının dış etkenler dışında verilere göre değişkenlik gösterdiği ve bu sapmanın nedeninin piyasalarda gerçekleşen döviz alım satımının ortaya çıkardığı etkidir. Sonuçlar karar destek ağaç tekniğinin diğer tekniklerden daha güvenilir performans sahip olduğunu göstermektedir. %99,84 doğruluk oranı ile karar destek ağacının daha güvenilir olduğu, sırasıyla destek vektör makineleri, gauss regresyon ve doğrusal regresyon, makinesinin oranları %99,14, %93,72 ve %86,83 doğruluğa sahip olduğunu göstermektedir

Özet (Çeviri)

In this thesis, data mining and machine learning techniques, exchange rate predictive values and algorithms to estimate these values in the most accurate way are examined. The main purpose of this study is to achieve the highest accuracy rate through artificial intelligence techniques using real data. It develops strategies and plans according to the highest rate of accuracy. The argument of the thesis to explain this issue is that the estimation functions as a result of mathematical variations vary according to the data except external factors and the reason for this deviation is the effect of foreign exchange trading in the markets. The results show that the decision support tree technique has more reliable performance than other techniques. It shows that the decision support tree is more reliable with 99,84% accuracy, support vector machines, gaussian regression and the ratios of linear regression machine have 99,14%, 93,72 % and 86,83% respectively

Benzer Tezler

  1. Tez No

    464969

    Modeling of exchange rates by multivariate adaptive regression splines and comparison with classical statistical methods

    Çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrileri ile döviz kuru modellenmesi ve klasik istatistiksel yöntemlerle karşılaştırılması

    ECE KÖKSAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    EkonomiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Finansal Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GERHARD WİEHELM WEBER

  2. Tez No

    714912

    Data mining and machine learning applications in bank audit

    Banka denetiminde veri madenciliği ve makine öğrenimi uygulamaları

    BARBAROS ŞENOCAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    BankacılıkBahçeşehir Üniversitesi

    Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. TAMER UÇAR

  3. Tez No

    876682

    A challenge to copyright: Text and data mining

    Telif hukukunda metin ve veri madenciliği

    ESMA MUHEYNE DOĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Hukukİstanbul Medeniyet Üniversitesi

    Özel Hukuk Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CAHİT SULUK

  4. Tez No

    820343

    A novel approach to optimization of iterative machine learning algorithms: Over heap structure

    Yinelemeli makine öğrenimi algoritmalarının optimizasyonuna yeni bir yaklaşım: Yığın yapısı üzerinden

    HASAN KURBAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolIndiana University Bloomington

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET M DALKİLİC

  5. Tez No

    880304

    Veri madenciliği ile çalışanların yıpranma durumu tahmini ve kapsamlı performans analizi

    Employee attrition prediction and comprehensive performance analysis with data mining

    ÖZLEM YÜREKLİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Yönetim Bilişim SistemleriSelçuk Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İLKNUR ÇEVİK TEKİN

Geri Dön