Stock price prediction using sentiment analysis of twitter
Twitter duygu analizi kullanarak hisse senedi fiyatı tahmini
- Tez No: 790859
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖZGE YÜCEL KASAP
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Duyarlılık Analizi, LSTM, ARIMA, Hisse Senedi Fiyat Tahmini, Doğal Dil İşleme, Sentiment Analysis, LSTM, ARIMA, Stock Price Prediction, Natural Language Processing
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 88
Özet
Twitter duyarlılık analizi, hisse senedi fiyatı tahmini için araştırmacılar tarafından dikkate alınmıştır. Borsa fiyat tahmin modeli, borsaya yatırım yapma kararında yardımcı olur. Duyarlılık analizi, herhangi bir şirkete bağlı kişilerin duygularına dayalı olarak herhangi bir hisse senedinin gelecekteki fiyatlarını bulmak için büyük veri analizi alanındaki en kullanışlı araçlardan biridir. Bu çalışma, Apple Inc. New York Menkul Kıymetler Borsası'nda (NYSE) işlem gören hisse senedi. Twitter verilerinin Natural Language Processing (NLP) kullanılarak yapılan duygu analizi, ARIMA modeli kullanılarak yapılan zaman serisi analizi ile etkili bulunmuştur. Hisse senedi fiyatı tahmini için benimsenen modeller, Python kullanılarak gerçekleştirilen Uzun-Kısa Süreli Bellek (LSTM) ve Otoregresif Entegre Hareketli Ortalama'dır (ARIMA). Kaggle Cloud Notebook, kullanımı kolay bir python aracı ve kitaplığıdır. Duygu analizi için metinsel veriler Twitter'dan ve zaman serisi analizi için geçmiş veriler Yahoo Finance'ten alınmıştır. Veri temizleme süreci, duygu analizinin belirteçleştirme, lemmatizasyon ve gövde ve stopwords kullanarak verileri yapılandırması için en önemli adımdır. Python, veri temizleme, yapılandırma ve analiz için tüm araçlara ve kitaplıklara sahiptir. Entegre duyarlılık ve zaman serisi verilerinin analizinde LSTM'nin uzun vadeli fiyat tahmini için ARIMA'dan daha etkili olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Twitter sentiment analysis has been into consideration by researchers for stock price prediction. The stock market price prediction model is helpful in the decision of investing in the stock market. Sentiment analysis is one of the most useful tools in the field of big data analysis to find the future prices of any stock based on the sentiments of the people attached to any company. This study deals with the Apple inc. stock listed on New York Stock Exchange (NYSE). The sentiment analysis of the Twitter data using Natural Language Processing (NLP) has been found effective with the time series analysis using the ARIMA model. The models adopted for stock price prediction are Long-Short Term Memory (LSTM) and Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) performed using python. Kaggle Cloud Notebook is easy to use python tool and library. The textual data has been extracted from Twitter for sentiment analysis and historic data has been extracted from Yahoo Finance for time series analysis. The data cleaning process is the most important step for the sentiment analysis to structure the data using tokenization, lemmatization and stemming and stopwords. Python has all the tools and libraries for data cleaning, structuring, and analysis. LSTM has been found more effective for long-term price prediction than ARIMA in the analysis of integrated sentiment and time series data.
Benzer Tezler
- Predicting bitcoin price with sentiment analysis of twitter and news data by including individual prediction rates
Twıtterdakı kullanıcı yorumlarını ve haber sıtelerındekı haberlerı duygu analızı ederek, kullanıcıların dogruluk oranı kullanarak bıtcoın fıyat tahmını
AARON NATHAN YAFFE
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBüyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN AYVAZ
- Analysis of KAP financial disclosures and creation of KAP index
KAP finansal bildirimlerinin analizi ve KAP endeksinin oluşturulması
MUHLİS SARIYER
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT CAN GANİZ
PROF. DR. LOKMAN GÜNDÜZ
- Sosyal medyanın finansal piyasalara etkisi ve hisse senedi fiyat öngörülerinde kullanılması: Borsa İstanbul örneği
The impact of social media on financial markets and using stock price prediction: Case of Borsa İstanbul
YUNUS EMRE AKDOĞAN
- Stock market prediction by combining stock price information and sentiment analysis
Hisse fiyat bilgisi ve duygu analizi kombinasyonu ile pay piyasasında fiyat tahmini
ADNAN GÜMÜŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CEMAL OKAN ŞAKAR
- Stock market prediction using sentiment analysis and deep learning
Duygu analizi ve derin öğrenme kullanarak borsa tahmini
AYMANE BENKHALDOUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBüyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. SÜREYYA AKYÜZ
