Hisse senedi fiyat tahmini için makine öğrenimi ve zaman serisi modeli arasındaki karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of stock price prediction between machine learning and time series models
- Tez No: 856295
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET NİHAT SOLAKOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, Ekonomi, Yönetim Bilişim Sistemleri, Econometrics, Economics, Management Information Systems
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çankaya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Veri Analitiği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 87
Özet
Borsada yer alan şirketlerin hisselerinin hisse senedi fiyatlarının gelecekteki artış veya azalış yönünün tahmin edilmesi finansal anlamda tartışılan problemlerden biri olmuştur. Bu çalışmada Borsa İstanbul'da finans, iletişim, taşımacılık, tüketim, enerji, inşaat, elektrik-su- gaz ve perakende sektörlerinde bulunan 8 farklı şirketin 24 Mayıs 2021 ile 24 Mayıs 2023 tarihleri arasındaki kapanış değerleri kullanılarak fiyat tahmin yönü üzerine tahminleme yapılmıştır. Tahminlemelerde derin öğrenme yöntemlerinden arima, polinom regresyon, destek vektör makinaları ve yapay sinir ağları kullanılmıştır. Elde edilen tahmin sonuçları, temsili bir rastgele tahmin yöntemi olan Yazı-Tura modeli ile karşılaştırılarak değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Predicting the future direction of an increase or decrease in the stock prices of the shares of the companies listed on the stock exchange has been one of the problems discussed in financial terms. In this study, forecasting on the direction of price prediction was made using the closing values of 8 different companies in the Finance, Communication, Transportation, Consumption, Energy, Construction, Electricity-Water-Gas and Retail sectors in Borsa Istanbul between May 24, 2021 and May 24, 2023. Arima, Polynomial regression, Support Vector Machines and Artificial neural networks were used in the predictions. The forecasting results are evaluated by comparing them with a representative random forecasting method, the coin toss model.
Benzer Tezler
- 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
2024
İşletmeDokuz Eylül Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVİNÇ GÜLER ÖZÇALIK
- Employing deep learning approaches for financial time series analysis
Derin öğrenme yaklaşımlarının finansal zaman serileri analizinde kullanılması
FIRAT MELİH YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
İstatistikDokuz Eylül Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENGİN YILDIZTEPE
- Machine learning applications for time series analysis
Zaman serileri analizi için makine öğrenmesi uygulamaları
MERT CAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Matematikİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATABEY KAYGUN
- Sentiment analysis model proposal with deep learning techniques on big data: Portfolio selection with the help of industry indicators
Büyük veri üzerinde derin öğrenme teknikleri ile duygu analizi model önerisi: Sektör göstergeleri yardımıyla portföy seçimi
MAHMUT SAMİ SİVRİ
Doktora
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- Deep reinforcement learning approach for trading automation in the stock market
Hisse senetlerinde işlem otomasyonu için derin güçlendirme öğrenme yaklaşımı
TAYLAN KABBANİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÖzyeğin ÜniversitesiVeri Bilimi Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. EKREM DUMAN