Geri Dön

Yapay sinir ağları kullanılarak hisse senedi fiyatı değişim yönünün tahmininin yapılması

Stock price direction prediction using neural networks

PDF İndir

  1. Tez No: 888099
  2. Yazar: PINAR DEMİR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ORUÇ RAİF ÖNVURAL
  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: Maltepe 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: 131

Özet

Hisse senedi değişim yönünü tahmin etmek, yatırımcıların ya da tacirlerin borsa hisse senedi işlemlerinden kar etmesini sağlar. Bu amaçla finansçılar tarafından kullanılan geleneksel temel analiz ve teknik analiz yöntemlerinin yanı sıra, günümüzde makine öğrenmesi yöntemlerinden de yararlanılmaktadır. Bu çalışmada yapay sinir ağı kullanılarak NASDAQ borsasındaki 11 hisse senedine ait değişim yönü tahmin edilmeye çalışılmıştır. Kullanılan yapay sinir ağına girdi olarak 1 Ocak 2018 ile 31 Aralık 2023 tarihleri arasındaki günlük borsa kapanış fiyatı ile günlük borsa verilerden hesaplanan basit hareketli ortalama, Bollinger bantları, göreceli güç endeksi, hareketli ortalama yakınsama ıraksama göstergesi, stokastik osilatör ve emtia kanal endeksi ile bu göstergelerden elde edilen Al/Sat etiketleri girilmiştir. Tasarlanan yapay sinir ağı 5 katmanlı çapraz doğrulama yapan bir yapay sinir ağıdır ve ağın performansını ölçmek amacıyla çalışmada ortalama doğruluk değerinden faydalanılmıştır. Çalışma sonunda elde edilen hiperparametre optimizasyonu sonuçları

Özet (Çeviri)

Predicting the direction of stock market price change allows investors or traders to profit from the stock market transactions. For this purpose, in addition to the traditional fundamental analysis and technical analysis methods used by financiers, machine learning methods are also being used today. In this study, an attempt was made to predict the direction of change of 11 stocks on the NASDAQ stock exchange by using an artificial neural network model. The daily stock market closing price between January 1, 2018 and December 31, 2023 as well as the calculated simple moving average, Bollinger bands, relative strength index, moving average convergence divergence, stochastic oscillator and commodity channel index from the daily stock market data and the Buy/Sell labels found from these technical indicators were fed as input to the artificial neural network. The designed artificial neural network was a 5-fold cross-validation artificial neural network, and the average accuracy value was used as a measure to assess the performance of the network. According to the hyperparameter optimization results, the highest average accuracy value of 82.63% was obtained for the test set in this study.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    593327

    Hisse senedi fiyat hareketlerinin tahmini için makine öğrenim teknikleri ile derinlik ve teknik analizi entegre eden hibrit ve güvenilir bir yöntem

    A hybrid and reliable method integrating depth and technical analysis with machine learning techniques for predicting stock prices

    SEÇİL TABUROĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FUAT AKAL

  2. Tez No

    438730

    Iraqi Stock Market forecasting using artificial neural network

    Yapay sinir ağını kullanarak Irak Borsası tahmini

    ARAF AL YOZBAKEE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilim ve TeknolojiTürk Hava Kurumu Üniversitesi

    Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. Abdellatif BABA

  3. Tez No

    36195

    Price prediction in IMKB using neural networks

    İstanbul Menkul Kıymetler Borsası'nda yapay sinir ağları kullanılarak fiyat öngörüsü

    SİNAN ALTUĞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1994

    İşletmeİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    DOÇ.DR. GÜLNUR MURADOĞLU

  4. Tez No

    231938

    Prediction of stock price direction by artificial neural network approach

    Sinir ağları yaklaşımı ile hisse fiyat yönü tahmini

    DOĞAÇ ŞENOL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MELTEM ÖZTURAN

  5. Tez No

    898498

    Forecasting stock prices using deep learning models with technical indicators

    Teknik göstergelerle derin öğrenme modelleri kullanarak hisse senedi fiyatı tahmini

    MİNE KONUR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    İstatistikAdana Alparslan Türkeş Bilim Ve Teknoloji Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA GÖÇKEN

Geri Dön