Geri Dön

Hisse senedi alım satımında parçacık sürü optimizasyonu tabanlı CNN-LSTM ağlarının kullanılması

Using particle swarm optimization-based CNN-LSTM networks in stock trading

  1. Tez No: 850395
  2. Yazar: AHMET BEDİRHAN SAĞIR
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNA APAK
  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: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 76

Özet

Hisse senedi piyasası tahmini, şirketlerin parasal stoklarının piyasa değerinin gelecekteki eğilimini tahmin etmektir. Makine öğrenimi ve derin öğrenme, geçmiş ticaret verilerine dayalı eğitime dayalı tahminler yapan borsa tahmin teknolojilerinde yeni bir trend haline gelmiştir. Makine öğrenimi, tahminleri daha doğru ve basit hale getirmek için çeşitli modeller kullanır. Bu makalede, hisse senedi fiyatını zaman içinde analiz etmek, hisse senedinin ortalama günlük getirisini, en düşük değerini, en yüksek değerini ve son olarak gelecekteki hisse senedi davranışını tahmin etmek için makine öğrenimi tekniklerini kullanıyoruz. Bu çalışmada, hisse senedi alım satımında bir CNN uygulaması olan LeNet-5 tabanlı evrimsel sinir ağları (CNN), LSTM ve Parçacık Sürü Optimizasyonu kullanılarak otomatik bir al/sat kararı oluşturulmaya çalışılmıştır. S&P 500 borsasındaki bazı şirketlere ait hisse senetleri üzerinde yapılan çalışmalarda çeşitli doğruluk oranları elde edilmiştir.." ANAHTAR KELİMELER: LeNet-5, PSO, Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme, borsa tahmini, LSTM

Özet (Çeviri)

“Stock market prediction is the process of forecasting the future trend of the market value of companies' monetary stocks. Machine learning and deep learning have become a new trend in stock market prediction technologies that make predictions based on training on historical trading data. Machine learning uses a variety of models to make predictions more accurate and simpler. In this paper, we use machine learning techniques to analyze stock prices over time, predict the average daily return of the stock, the minimum value, the maximum value, and finally the future behavior of the stock. In this study, an automatic buy/sell decision was attempted to be created using convolutional neural networks (CNNs) based on LeNet-5, which is an application of CNN in stock trading, LSTM, and Particle Swarm Optimization. Various accuracy rates were obtained in studies conducted on stocks belonging to some companies listed on the S&P 500.”KEYWORDS: LeNet-5, PSO, Machine learning , deep learning , stock market prediction, LSTM

Benzer Tezler

  1. Türk sermaye piyasasında aracı kurumların yeri ve önemi, karşılaşılan sorunlar ve çözüm önerileri

    In the Turkish capital market the place and importance of intermediary institutions, common problems and solutions

    VOLKAN ŞAYAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    İşletmeMuğla Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. EMİN UZUN

  2. Predicting next-day price changes using after-hours trading data from the U.S. Stock Market

    Çalışma saatleri sonrasında A.B.D. Borsası verilerine dayanarak ertesi günkü fiyat değişikliklerini öngörme yöntemleri

    BURCU PINAR BAŞKAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İLKAY BODUROĞLU

  3. İşletmelerde alternatif finans kaynakları ve seçimi

    Başlık çevirisi yok

    İSMAİL ITRİ ADADAĞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    İşletmeYıldız Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. SALİH DURER

  4. Açığa satış ve kredili menkul kıymet işlemleri

    Başlık çevirisi yok

    SEZAİ BEKGÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    İşletmeİstanbul Üniversitesi

    Sermaye Piyasası ve Borsa Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAYRİ ERDOĞAN ALKİN

  5. Tasarrufların yönlendirilmesinde ve geliştirilmesinde sermaye piyasasının rolü

    Başlık çevirisi yok

    İBRAHİM CEM ÖZKÖK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1990

    EkonomiDokuz Eylül Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TEVFİK PEKİN