Geri Dön

Yapay sinir ağları kullanılarak BIST fiyat tahminlemesi

Predicting BIST stock prices using artificial neural networks

PDF İndir

  1. Tez No: 951309
  2. Yazar: ORHAN VELİ DİREK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ŞABAN GÜLCÜ
  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: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Necmettin Erbakan Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışma, Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanılarak BIST 30 ve BIST 100 endekslerine ait 2022–2023 yıllarındaki verilerle kapanış fiyatlarını tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Veri ön işleme adımlarının ardından ileri beslemeli çok katmanlı algılayıcı (ÇKA) modeli geliştirilmiş ve fiyat tahmini gerçekleştirilmiştir. Modelin başarımı, Ortalama Kare Hata (OKH), Ortalama Mutlak Hata (OMH), Ortalama Mutlak Yüzde Hata (OMYH), R-kare (R²), Doğruluk, Kesinlik, Duyarlılık ve Yönsel Doğruluk Oranı (YDO) gibi çeşitli performans metrikleriyle değerlendirilmiştir. BIST 30 endeksi için modelin R² değeri %96,2 (0,962), OMH değeri 1,83 ve YDO %93,7 olarak elde edilmiştir. BIST 100 endeksi için ise R² değeri %95,5 (0,955), OMH değeri 2,05 ve YDO %92,4 bulunmuştur. Bu sonuçlar, YSA tabanlı ÇKA modelinin hem yön tahmininde hem de sayısal değer tahmininde yüksek doğruluk sunduğunu ortaya koymaktadır. Ayrıca, bu yöntem yatırımcılara veri temelli karar alma süreçlerinde etkili bir karar destek aracı sunarak finansal piyasalarda risk yönetimi ve portföy optimizasyonu açısından önemli bir katkı sağlamaktadır.

Özet (Çeviri)

This study aims to predict the closing prices of the BIST 30 and BIST 100 indices for the years 2022–2023 using Artificial Neural Networks (ANN). After completing data preprocessing steps, a feedforward Multilayer Perceptron (MLP) model was developed to perform price forecasting. The model's performance was evaluated using various metrics, including Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), R-squared (R²), Accuracy, Precision, Recall, and Directional Accuracy (DA). For the BIST 30 index, the model achieved an R² score of 0.962, an MAE of 1.83, and a directional accuracy of 93.7%. For the BIST 100 index, the R² score was 0.955, MAE was 2.05, and directional accuracy reached 92.4%. These results demonstrate that the ANN-based MLP model offers high accuracy in both numerical price forecasting and directional movement prediction. Furthermore, the proposed method provides investors with an effective data-driven decision support tool, contributing significantly to financial market risk management and portfolio optimization.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    538638

    Derin öğrenme yöntemleri ile zaman serisi tahmini

    Time series classification with deep learning methods

    HAKAN GÜNDÜZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE

  2. Tez No

    855982

    Sign predictability of intraday price returns to formulate appropriate trading strategies with optimum set of equities

    Optimum hisse senedi kümesi ile uygun işlem stratejileri oluşturmak için gün içi fiyat getirilerinin işaret tahmin edilebilirliği

    ABDURRAHMAN KILIÇ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Ekonometriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BÜLENT GÜLOĞLU

  3. Tez No

    269

    Manisa yöresinde domateste anlaşmalı tarım ve karşılaşılan sorunlar

    Başlık çevirisi yok

    OSMAN MURAT KOÇTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Gıda MühendisliğiEge Üniversitesi

    Tarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN TALİM

  4. Tez No

    277

    Bir pamuk iplikhanesinde fiili çalışma metodlarının incelenmesi ve mevcut işlemlerin standart sürelerinin saptanması

    Başlık çevirisi yok

    MÜRŞİDE KESEROĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    İşletmeEge Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA NAZMİ ERCAN

  5. Tez No

    232

    Barajların hacim-verim ilişkisi üzerine bir araştırma

    Başlık çevirisi yok

    MEHMET KILIÇARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    İnşaat MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TEFARUK HAKTANIR

Geri Dön