Geri Dön

Hisse senetleri yatırım kararlarında yapay zekâ uygulaması: Modern bir derin öğrenme algoritması önermesi

Implementation of AI in share investment decisions: Proposition of a modern deep learning algorithm

  1. Tez No: 728300
  2. Yazar: GÜLCAN ALİPOUR SARVARİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. NİHAT KÜÇÜKSAVAŞ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Beykent Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İşletme Yönetimi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 221

Özet

Finansal piyasa verileri davranışı çok sayıda unsura ve farklı faktörlere bağımlılığı nedeniyle karmaşıktır. Özellikle, pay senedi gelir tahmini için etkili modellerin geliştirilmesi zorlu bir çalışmadır. Uzun kısa süreli bellek (LSTM) yaklaşımı, tahmine dayalı finansal analiz için yaygın olarak kullanılmasa da bu alan için uygulanabilir bir yöntemdir. Ayrıca, Ayrık Dalgacık Dönüşümü (DWT) ile veri düzeltilmesi, Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ile LSTM ağları algoritmasının hibridizasyonu, bu çalışmada önerilen sıralı öğrenme için yenilikçi bir tekniktir. Model, performans analizlerine dayalı olarak PSO ile güçlendirilmiş LSTM ağları algoritması, diğer iyi bilinen denetimli ve denetimsiz sınıflandırma tekniklerinden daha iyi performans göstermektedir. Bu çalışmada, BIST 30 endeksi 2000-2021 yılları arasındaki pay senetleri ve medya haberleri verileri kullanılarak, portföy sepeti analizleri ve tahminleri yeni bir yapay zekâ yaklaşımıyla sağlanmaya çalışılmaktadır.

Özet (Çeviri)

Financial market data behavior is complex due to its dependence on many factors and different factors. In particular, the development of effective models for stock income forecasting is a challenge. Although the long short-term memory (LSTM) approach is not widely used for predictive financial analysis, it is a viable method for this field. In addition, the hybridization of Discrete Wavelet Transform (DWT), Particle Swarm Optimization (PSO) and LSTM networks algorithms is an innovative technique for sequential learning proposed in this study. The model outperforms other well-known supervised and unsupervised classification techniques with the PSO powered LSTM networks algorithm based on performance analyses. In this study, it is tried to provide portfolio basket analyzes and forecasts with a new artificial intelligence approach by using the stocks and newspaper news data between the years 2000-2021 in the BIST30 Index.

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. Türk hisse senedi piyasalarına dayalı finansal yatırım analizleri

    Financial investment analyses based on the Turkish stock markets

    MALİK İNCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İşletmeVan Yüzüncü Yıl Üniversitesi

    İşletme Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖNDER BÜBERKÖKÜ

  3. Prediction of IMKB sector indices by using artificial neural networks

    İMKB sektör endekslerinin yapay sinir ağları ile tahmin edilmesi

    ÖMER FARUK ÇEVİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    İşletmeBoğaziçi Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Bölümü

    PROF. DR. BİRGÜL KUTLU

  4. Ajan bazlı finansal modelleme: İstanbul yapay borsası örneği

    Agent based financial modeling: The case of Istanbul artificial stock market

    ŞÜKRÜ CAN DEMİRTAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    EkonomiYıldız Teknik Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SENEM ÇAKMAK ŞAHİN

  5. The investigation of individuals' financial decisions in behavioral finance perspective: A study of gender differences in investment decision-making

    Bireylerin finansal kararların davranışsal finans açısından incelemesi: Yatırım karar verme sürecinde cinsiyet farklılıkları üzerine bir çalışma

    LAILA YOSOFI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    İşletmeÇukurova Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GAMZE VURAL