Borsa verilerinin makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmin edilmesi
Forecasting exchange data with machine learning methods
- Tez No: 835640
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA CEM KASAPBAŞI
- 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: İstanbul Ticaret Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 79
Özet
Bu çalışmada; Üç farklı borsa endeksi iki farklı modelde ele alınmıştır. İlk modelde endekslerin açılış,günün en yükseği, günün en düşüğü ve kapanış değerleri 3 günlük verilere bakılarak 4.gün tahmini yapılmıştır. İkinci modelde ise 7 günlük kapanış verilerine bakılarak 8.gün kapanış tahmini yapılmıştır. Yapılan testler sonucunda her üç endekste de ilk modelde başarı oranı %60 üzerine çıkamamış ikinci modelde %90 üzeri başarı elde edilmiş olup, daha başarılı modellerin tasarlanması üzerine tavsiyelerde bulunulmuştur.
Özet (Çeviri)
In this study; Three different stock market indices are considered in two different models. In the first model, the opening, day's high, day's low and closing values of the indices were estimated for the 4th day by looking at 3-day data. In the second model, the 8th day closing forecast was made by looking at the 7-day closing data. As a result of the tests, the success rate in all three indices in the first model could not exceed 60%, but in the second model, a success rate of over 90% was achieved, and recommendations were made on the design of more successful models.
Benzer Tezler
- Sign predictability of intraday price returns to formulate appropriate trading strategies with optimum set of equities
Optimum hisse senedi kümesi ile uygun işlem stratejileri oluşturmak için gün içi fiyat getirilerinin işaret tahmin edilebilirliği
ABDURRAHMAN KILIÇ
Doktora
İngilizce
2024
Ekonometriİstanbul Teknik Üniversitesiİktisat (İngilizce) Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT GÜLOĞLU
- Payların kapanış fiyatlarının makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmin edilmesi
Stock price prediction with machine learning methods
SUNA KARAGÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBeykent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP ALTAN
- Analyzing the impact of political tweets on exchange rates
Politik tweetlerin döviz kuru üzerine etkisinin analizi
AKINER ALKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. ALİ FUAT ALKAYA
- Equity portfolio optimization using reinforcement learning: An emerging market case
Pekiştirmeli öğrenme ile hisse senedi portföyü optimizasyonu: Gelişmekte olan piyasa örneği
MERT CANDAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- Uzun kısa süreli bellek (LSTM) kullanarak İstanbul ve civarı için deprem eğilimi tahmini
Earthquake trend prediction for İstanbul and surroundings using long short term memory (LSTM)
YASİN KARAKUŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VOLKAN ALTUNTAŞ