Yapay zekâ yöntemleriyle borsa endeksinin yönünün tahmini üzerine bir çalışma: Karşılaştırmalı analiz
A study on the prediction of the direction of the stock market index with artificial intelligence methods: Comparative analysis
- Tez No: 768154
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ OĞUZ KILIÇOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Matematik, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hatay Mustafa Kemal Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 71
Özet
Bu çalışmada, Makine öğrenmesinin alt dallarından, Regresyon Analizi ve Destek vektör makineleri ile Teknik analiz göstergeleri kullanılarak Bist100 endeksinin yönü tahmin edilmeye çalışılacak ve bulunan sonuçlar karşılaştırılacaktır. Çalışmanın sonunda Bist100 endeksinin tahmini için en iyi yöntem ve tekniğin hangisi olduğuna karar verilecektir. Uygulama aşamasında Bist100 endeksinin günlük ve 60 dakikalık zaman serisi veri setleri kullanılarak, Logistic Regresyon, Lasso Regresyon, Ridge Regresyon ve Destek Vektör Makinesi tahmin modellerinin her biri ile uygulamalar yapılıp simüle edilecek, elde edilen sonuçlar her bir model için ayrı ayrı değerlendirilecektir. En iyi sonuç veren model, teknik analiz göstergeleri ile birlikte kullanılarak Bist100 endeks tahmini için en iyi yöntem elde edilmeye çalışılacaktır
Özet (Çeviri)
In this study, the direction of the Bist100 index will be tried to be estimated by using Regression Analysis and Support vector machines, which are sub-branches of Machine learning, and Technical analysis indicators and the results will be compared. At the end of the study, it will be decided which is the best method and technique for the estimation of the Bist100 index. During the implementation phase, applications will be made and simulated with each of the Logistic Regression, Lasso Regression, Ridge Regression and Support Vector Machine prediction models using the daily and 60-minute time series data sets of the Bist100 index, and the results will be evaluated separately for each model. The model with the best results will be used together with technical analysis indicators to try to obtain the best method for Bist100 index estimation.
Benzer Tezler
- Yapay zeka yöntemleriyle hisse senedi fiyatının öngörülmesi
Stock market prediction using artificial intelenge metyhods
MEHMET HARUN SONGÜN
Doktora
Türkçe
2023
MaliyeMarmara ÜniversitesiSermaye Piyasası ve Borsa Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT AKBALIK
- Derin öğrenme yöntemleri ile zaman serisi tahmini
Time series classification with deep learning methods
HAKAN GÜNDÜZ
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE
- Yapay zekâ yöntemleriyle havalimanlarında personel planlaması
Personnel planning in airports by artificial intelligence methods
EMRE MERİÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBursa Uludağ ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURSEL ÖZTÜRK
- Yapay zekâ yöntemleriyle Uyuşmazlık Mahkemesi kararlarının tahmini
Estimation of the Court of Jurisdictional Disputes decisions with artifical intelligence methods
MUHAMMED BURAK GÖRENTAŞ
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Uludağ ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURAN BAYRAM ARLI
- Doğadaki kuşlardan esinlenerek yapay zekâ yöntemleriyle renk paleti üretimi
Color palette generation with artificial intelligence methods inspired by birds in nature
YUSUF KAYIPMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEÇKİN YILMAZ