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: Ekonomi, Yönetim Bilişim Sistemleri, Ekonometri, Economics, Management Information Systems, Econometrics
- 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: Belirtilmemiş.
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
- XAU/USD prıce predıctıon usıng deep learnıng: hyperparameter optımızatıon wıth bayesıan, grey-wolf and genetıc algorıthms
Derin öğrenme kullanarak XAU/USD fiyat tahmini: bayes, gri kurt ve genetik algoritmalarla hiperparametre optimizasyonu
MELİS KÜÇÜK
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERHAN ÇEBİ
- 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
- Hisse senedi piyasalarında yapay zeka modellerinin karşılaştırılması
A comparative analysis of artificial intelligence models in stock markets
MELİKE YALÇIN DÜZGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Aktüerya BilimleriHacettepe ÜniversitesiAktüerya Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UĞUR KARABEY
- MACD tabanlı özellik çıkarımı ve derin öğrenme ile finansal zaman serisi hareketlerinin öngörüsü
MACD based feature extraction and deep learning for forecasting financial time series movements
İLYAS ÖZDOĞAN
Doktora
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ