Doğru ve yanlış al sat önerilerinin finansal teknik indikatörler ile ayırt edilmesi
Distinguishing true and false buy/sell triggers from financial technical indicators
- Tez No: 803105
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN ABUL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Tobb Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmanın amacı, Doğru ve Yanlış Al / Sat önerilerini ayırt etmek için makine öğrenme yöntemi ile bir karar destek sistemi geliştirmektir. 30/70 Göreceli Güç İndeksi şeması gibi çeşitli öneri şemaları birçok yatırımcı tarafından etkin bir şekilde kullanılmaktadır. Bununla birlikte, bu öneri şemalarından üretilen sinyaller art arda ve çok sık olması dolayısıyla çoğu zaman şüpheli bulunmakta ve bu nedenle eyleme geçilememektedir. Bu çalışmada, fiyat verilerinden faydalanarak optimal bir yatırım modeli çıkarmak için dinamik programlama formülasyonu geliştirilmektedir. Bu optimal yatırım modeli, çeşitli finansal göstergelerle daha sonra çevrimiçi olarak başvurulabilecek ikili sınıflandırma modelini elde etmek için kullanılmaktadır. Dolayısıyla, önerilen sistem yatırımcılara birincil tavsiye veren indikatörlerden kalan belirsizliklerin ortadan kaldırılmasına yardımcı olur. Dinamik programlama formülasyonu, doğrusal zamanda verimli bir şekilde çalışmaktadır. Dinamik Programlama, birincil önericinin AL-SAT önerilerinin içinden daha iyi olanlarının belirlenip, etiketlenmesi aşamasında kullanılmıştır. Bu yaklaşım, deneysel olarak BIST-100, DOW-30 hisse senetleri ve döviz kurları üzerinde değerlendirilmiştir. Tahmin özellikleri olarak kullanılan teknik göstergeler; Göreceli Güç İndeksi, Trend Normalize edilmiş Göreceli Güç İndeksi, Yüzde Fiyat Osilatörü, Bollinger Bant Yüzdesi, Stokastik Osilatör, Fiyat Değişim Oranı ve Emtia Kanal İndeksi'dir. Bu çalışmada, Destek Vektör Makineleri, ikili sınıflandırma modeli olarak kullanılmaktadır. Bir günün sonunda oluşan göstergeleri öznitelik olarak kullanmanın yanı sıra, ardışık iki günün teknik göstergeleri öznitelik olarak kullanılarak daha başarılı sonuc elde edilmiştir. Bu çok zor ikili sınıflandırma görevinde tek günün verileri ile %70 üzerinde, ardışık iki günün verileri ile %73un üzerinde doğruluk elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
The objective of this study is to develop decision support system applying machine learning methods to distinguish True and False Buy/Sell recommendations. Various recommendation schemes, like 30/70 RSI (Relative Strength Index) scheme, are effectively used by many traders. However, the triggers produced by such recommendation schemes are found suspicious most of the time, and hence are non-actionable. In this study we develop a dynamic programming formulation to extract an optimal trade pattern from the price data sets. Such patterns are further augmented with several financial indicators to obtain binary classification model which is going to be consulted online. So, our system assists investors with removing uncertainties left from the primary recommender. We show that our dynamic programming formulation runs efficiently in linear time. Dynamic Programming is used to identify and label the better ones among the primary BUY and SELL recommendations. The approach is experimentally evaluated on BIST-100, DOW-30 stocks and currency pairs. The technical indicators used as predictor features are RSI, Trend Normalized RSI, Percentage Price Oscillator, Bollinger Band Percentage, Stochastic Oscillator, Rate of change (ROC), and Commodity Channel Index (CCI). We use Support Vector Machines as the binary classification algorithm. In addition to using the indicators formed at the end of each day as an attribute, better results were obtained by using the technical indicators of two consecutive days as attributes. Accuracy over %70 was achieved with data from a single day and over %73 with data from two consecutive days in this very difficult binary classification task.
Benzer Tezler
- Landsat uydusu aracılığı ile elde edilen görüntülerin sınıflandırılmaları ve bunlara ilişkin bilgisayar programlarının hazırlanması
Başlık çevirisi yok
G. FERZAN KÜÇÜKA
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİS PÜSKÜLCÜ
- Dokuma kumaşlarda örgü tipinin ham kumaşın boyutları ve geometrik özellikleri üzerindeki etkilerinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
EMEL ÖNDER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER
- Sanayi politikaları ve planlı dönemde imalat sanayine etkileri
Başlık çevirisi yok
AHMET CAFOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
EkonomiGazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YALÇIN EROL
- Realization of transmitter and receiver clock generation units and channel switching unit in a modified analog radio relay
Değiştirilen bir analog radyodaki verici ve alıcı saat üretimi birimleri ve kanal anahtarlama biriminin gerçekleştirilmesi
AYHAN BÜYÜKSEMERCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT AŞKAR
- The Effect of government price support on wheat farming and wheat marketing in Turkey
Başlık çevirisi yok
GÜNEŞ GÜLSEN ÖZEL
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
EkonomiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiYöneylem Araştırması Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİM DOĞRUSÖZ