Geri Dön

Stock price prediction using machine learning algorithms

Makine öğrenmesi algoritmaları ile hisse senedi fiyat tahmini

  1. Tez No: 808893
  2. Yazar: UMUT DÖKMEN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN MURAT KARACA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Manisa Celal Bayar Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 103

Özet

Hisse senedi fiyatları birçok değişkenden etkilendiği için tahmin edilmesi zordur. Ancak makine öğrenmesi algoritmalarını kullanan günümüz bilgisayarları ile hisse senedi fiyatlarının tahmini mümkündür. Çalışmamızda 2016-2020 yılları arasında BIST 100'de işlem gören piyasa değeri en yüksek ilk 5 hisse senedinin yaklaşık 5 yıllık verileri toplanarak günlük değer tahmini yapılmıştır. En fazla 22 öznitelik makine öğrenmesine dahil edilmek üzere çoklu doğrusal regresyon, bayesian regresyon, rastgele orman, karar ağaçları, destek vektör makineleri, yapay sinir ağları algoritmaları uygulanmış ve sonuçlar karşılaştırılmıştır. En başarılı sonuç yapay sinir ağları algoritmasında elde edilmiştir. En yüksek başarı elde edilebilmesi için normalizasyon, çapraz doğrulama, parametre optimizasyonu ve öznitelik seçimi uygulanmıştır.

Özet (Çeviri)

Stock prices are difficult to predict as they are affected by many variables. However, it is possible to predict stock prices with today's computers using machine learning algorithms. In our study, the daily value prediction was made by collecting the data of the first 5 stocks with the highest market value traded in the BIST 100 between 2016-2020 for about 5 years. Multiple linear regression, bayesian regression, random forest regression, decision tree regression, support vector regression, artificial neural network algorithms were applied to include maximum 22 features in machine learning and the results were compared. The most successful result was obtained in the artificial neural networks algorithm. Normalization, cross validation, parameter optimization, feature selection have been applied to achieve the highest success.

Benzer Tezler

  1. Stock market prediction using machine learning models

    Makine öğrenmesi modellerini kullanarak hisse senedi öngörüsü

    ATAKAN SİTE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ZERRİN IŞIK

  2. Makine öğrenmesi yöntemlerini kullanarak bir petrokimya firmasının hisse senedi fiyat tahmini

    Stock price prediction of a petrochemical company using machine learning methods

    ŞEVVAL TOPRAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜLTEKİN ÇAĞIL

  3. Payların kapanış fiyatlarının makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmin edilmesi

    Stock price prediction with machine learning methods

    SUNA KARAGÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBeykent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP ALTAN

  4. Finansal alanda yapay zekâ: Makine öğrenmesi algoritmalarıyla hisse senedi fiyat tahmini

    Artificial intelligence in finance: Stock price prediction with machine learning algorithms

    SHAHIDA BARATOVA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İşletmeDokuz Eylül Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVİNÇ GÜLER ÖZÇALIK

  5. Hisse senedi fiyat tahmininde otokodlayıcı ve graf evrişimli ağının uygulanması

    Application of autoencoder and graph convolutional network in stock price prediction

    MAHMUT LUTFULLAH ÖZBİLEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YUSUF YASLAN