Navigating BIST100 investments through symbolic aggregateapproximation clustering: Insights for investors
Sembolik toplam yaklaşım kümelemesi yoluyla BIST100 yatırımlarında yön bulma: Yatırımcılara yönelik bilgiler
- Tez No: 876302
- Danışmanlar: DOÇ. DR. RAMAZAN ÜNLÜ, DR. İSMET SÖYLEMEZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Abdullah Gül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 87
Özet
Ticaret ile uğraşan kişiler ve yatırımcılar da dahil olmak üzere piyasa paydaşları, bilinçli karar verme amacıyla borsa getirilerini tahmin etmeye çalışmaktadır. Hesaplamalı finans, yatırımcılara öngörücü bilgiler sağlamak amacıyla kapsamlı finansal veri kümelerini analiz etmek için makine öğrenimi teknikleri gibi çeşitli araçlar kullanır. Tüm bu teknikler arasında kümeleme, etiketlenmemiş verilerden gizli kalıpları ortaya çıkarmak için en iyi bilinen ve kullanılan makine öğrenmesi yöntemlerinden biridir. Bu çalışma, benzer fiyat hareketleri sergileyebilecek şirketleri otonom olarak tespit ederek yatırımcıların daha sağlıklı kararlar almasına yardımcı olmayı amaçlamaktadır. Çalışmamızda Sembolik Toplam Yaklaşım (SAX) yöntemi esas alınarak geliştirilen model ile BIST100 şirketleri çeşitli sayıdaki kümelere ayrılarak yatırımcılar için risk minimizasyonu ve stratejik yatırım gibi farklı açılardan çeşitli senaryolar geliştirilmektedir. Hisse hareketlerinin analizinde SAX kümeleme yöntemi kullanılmaktadır. Ayrıca dendrogram ağaç grafiği, farklı SAX kombinasyonlarının kümelenmesini analiz etmek için kullanılır.
Özet (Çeviri)
Market stakeholders, including traders and investors, strive to forecast stock market returns for informed decision-making. Computational finance employs various tools such as machine learning techniques to analyse extensive financial datasets to provide predictive insights for investors. Among all those techniques, clustering is one of the most well-known and used machine learning methods to reveal hidden patterns from unlabelled data. This study aims to help investors make more robust decisions by autonomously identifying companies that may exhibit similar price movements. In our study, with the model developed based on the Symbolic Aggregate Approximation (SAX) method, BIST100 companies are divided into clusters of various numbers and various scenarios are developed for investors from different perspectives such as risk minimization and strategic investment. The SAX clustering method is employed for analysing share movements. Moreover, dendrogram tree graph is used to analyse the clustering of different SAX combinations.
Benzer Tezler
- Navigating sustainable consumer behavior: A comprehensive study on motivators and message strategies for suboptimal food consumption
Sürdürülebilir tüketici davranışını yönlendirme: Standart altı gıda tüketimine yönelik motivatörler ve mesaj stratejileri üzerine kapsamlı bir çalışma
YUDUM TUĞÇE ERKLİ
- Akıllı şehir uygulamaları için KVKK uyumlu yeni bir model geliştirilmesi
Developing a new model for smart city applications in compliance with KVKK
MAZLUM ÖZÇAĞDAVUL
Doktora
Türkçe
2024
Bilim ve TeknolojiGazi ÜniversitesiAdli Bilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN HÜSEYİN SAYAN
- Navigating the changing landscape of cross-border terrorism: Assessing international counter-terrorism cooperation in the face of newly emerging threat
Sınır ötesi terörizmin değişen manzarasında yol almak: yeni ortaya çıkan tehditler karşısında uluslararası terörizmle mücadele işbirliğinin değerlendirilmesi
BAŞAK DALGIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Uluslararası İlişkilerUniversity of WroclawKüresel Siyaset ve Uluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı
PROF. JAROSLAW JARZABEK
- Navigating global politics: The evolving role of transnational corporations
Başlık çevirisi yok
CAFER HORZUM
- Navigating risks, shaping mobilities: A Mixed-method study of migration aspirations among displaced people from Syria and Afghanistan in Turkey
Riskleri yönlendirmek, göçmen hareketlerini şekillendirmek: Türkiye'deki Suriyeli ve Afgan mülteciler arasında göçmenlik arzularına dair karma yöntemli bir araştırma
EDA KİRİŞÇİOĞLU TAŞAN
Doktora
İngilizce
2024
Siyasal BilimlerKoç ÜniversitesiSiyaset Bilimi ve Uluslararası İlişkiler Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYSEN ÜSTÜBİCİ
DOÇ. DR. ANJA VAN HEELSUM