COVID-19 salgını sürecinde duygu skorlarının ve teknik indikatörlerin kullanılmasıyla bist 100 endeksi trend tahmini
Predicting bist 100 index movement by using sentiment scores and technical indicators during the COVID-19 pandemic
- Tez No: 752797
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYSUN GÜRAN
- 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: Doğuş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 79
Özet
Duygu analizi bir verinin ne tür bir duyguya yatkın olduğunun analiz edilip, sınıflandırılmasıdır. Bir metin içerisinde kullanılan sözcüklerden o metnin ne tür bir duyguya sahip olduğu anlaşılabilmektedir. Duygu skoru ise duygu analizi sonucu elde edilen verilerden çıkarılan sayısal değerlerdir. Değişik alanlardaki veriler üzerine yapılan duygu analizleri sonucu elde edilen duygu skorları ilgili alanlarda ileriye dönük kestirimler yapılmasına büyük katkı sağlamaktadır. İleriye dönük kestirimler genel olarak makine öğrenmesi yöntemleri ile yapılmaktadır. Makine öğrenmesi sınıflandırıcıları verilerin istatiksel ve bilgisayar bilimleri gibi yöntemlerle sınıflandırılması olarak ifade edilebilir. Geleceğe dönük kestirim yapılan en önemli alanlardan bir tanesi ise borsa endeksleridir. Bist100 borsa endeksi ise Borsa İstanbul'daki en yüksek hacimli 100 hisse senedini göstermektedir. Bu doğrultuda çalışma kapsamında pandemi döneminde toplanan haber verilerinden çeşitli formüller ile duygu skorları elde edilmiştir. Daha sonra aynı tarihlerdeki borsa verileri edinilerek skorların tarihleriyle eşleştirilmiştir. İlgili skorlar, bir topluluk öğrenmesi yöntemi olan rassal orman makine öğrenmesi algoritması ile elde edilen Bist100 hisse senetlerinin artma ve azalma yönünü belirlemede kullanılmıştır. Bunun yanı sıra, borsa endeksleri kestirimlerinde büyük önem arz eden teknik indikatörlerden de yararlanılmıştır. Pandemi dönemi duygu skorları ve borsa teknik indikatörlerinin kullanımıyla borsa endeksi artma veya azalma yönü belirlenerek duygu skorlarının ve teknik indikatörlerin etkisi ölçülmüştür. Yapılan çalışma sonucunda, haber metinlerinden elde edilen duygu skorlarının borsa endeksi tahminlemesinde olumlu katkı yaptığı gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Sentiment analysis is the analysis and classification of what kind of emotion a data is prone to. From the words used in a text, it can be understood what kind of emotion that text has. On the other hand, sentiment score is numerical values extracted from the data obtained as a result of sentiment analysis. The sentiment scores obtained as a result of sentiment analysis on data in different fields make a great contribution to making forward-looking predictions in those fields. Forward predictions are generally made with machine learning methods. Machine learning classifiers can be expressed as the classification of data by methods such as statistical and computer science. One of the most important areas for predicting the future is stock market indices. The Bist100 stock market index, shows the 100 stocks with the highest volume in Borsa Istanbul. In this direction, within the scope of this study, emotion scores were obtained with various formulas from the news data of the Covid period. Then, the stock market data of the same dates were obtained and matched with the dates of the scores. These scores are used to determine the direction of increase or decrease of Bist100 stocks by random forest machine learning algorithm, which is an ensemble learning method. In addition, technical indicators, which have an importance in stock market indices estimations, were also used. The effect of emotion scores and technical indicators was measured by determining the direction of increase or decrease in the stock market index by using the Covid period emotion scores and stock market technical indicators. As a result of the study, it was observed that emotion scores and technical indicators contributed positively to stock market index estimation.
Benzer Tezler
- COVİD-19 salgını sürecinde kadınların doğum deneyimleri
Women's birth experiences during the COVİD-19 outbreak
FATMA BERBEROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
EbelikAydın Adnan Menderes ÜniversitesiEbelik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SİBEL ŞEKER
- COVID 19 salgını sürecinde yerel yönetimlerde çalışan antrenörlerin psikolojik dayanıklılık ve duygu düzenleme güçlüğü durumlarının incelenmesi
Local governments during the COVID 19 output psychological stability and emotion of working coaches examination of regulational challenges
ÖZNUR AYGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Sporİstanbul Gedik ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET YAVUZ TAŞKIRAN
- COVID-19 salgını sürecinde hizmet sektöründe çalışan bireylerin kamusal ve özel alandaki deneyimlerinin toplumsal cinsiyet analizi: Manisa ili örneği
Gender analysis of the experiences of the employees in the service sector in the public and private areas during the COVID-19 outbreak process: Manisa province case
AYŞENUR DİKBAZ AYDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
SosyolojiManisa Celal Bayar ÜniversitesiKadın Çalışmaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DUYGU ALPTEKİN
- Ortaokul öğrencilerinin COVID-19 salgını sürecinde yürütülen canlı derslerdeki öğrenme deneyimlerine yönelik görüşleri
The secondary school students' views on learning experiences of online courses carried out during COVID-19 pandemic
ABDURRAHMAN KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Eğitim ve ÖğretimAkdeniz ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNSELİ ORHON
- COVID-19 salgın sürecinde duygusal yeme ile metakognisyonlar, anksiyete ve obsesif inançlar arasındaki ilişkinin incelenmesi
Examination of the relationship between emotional eating, and metacognitions, anxiety and obsessive beliefs during the COVID-19 outbreak
AYSEL İŞLER
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Psikolojiİstanbul Kent ÜniversitesiPsikoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ANIL GÜNDÜZ