Hisse Senedi Fiyat Tahmininde İstatiksel ve Yapay Zekâ Modellerinin Etkisi: Gerçek Zamanlı Veri Üzerine Bir İnceleme
The Effect of Statistical and Artificial Intelligence Models in Stock Price Forecasting: A Study on Real-Time Data
- Tez No: 954814
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇAĞATAY TEKE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bayburt Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 57
Özet
Finans piyasalarındaki belirsizlik, yüksek volatilite ve karmaşıklık, fiyat tahminini yatırımcılar için oldukça zor hale getirmektedir. Geleneksel yöntemlerin sınırlılıkları, yatırımcıları daha ileri teknolojilere yönlendirmekte, bu bağlamda makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri önemli araçlar olarak öne çıkmaktadır. Bu tez çalışmasında, makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri kullanılarak farklı tahmin modelleri oluşturulmuş ve hisse senedi fiyatlarının analizi yapılmıştır. Modellerin eğitilmesi ve test edilmesi aşamasında, gerçek hisse senedi verileri kullanılarak kapsamlı bir analiz gerçekleştirilmiştir. Modellerin performansları doğruluk oranları, performans değerlendirme ölçütleri ve işlem süreleri gibi kriterlerle ayrıntılı olarak karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, LR modelinin hisse senedi fiyat tahmininde daha başarılı olduğunu ortaya koymuştur. Çalışmanın bulguları, finansal piyasalarda daha doğru yatırım kararları alınabilmesi için gelecekteki çalışmalara da ışık tutmaktadır.
Özet (Çeviri)
Uncertainty, high volatility and complexity in financial markets make price prediction very difficult for investors. The limitations of traditional methods lead investors to more advanced technologies, and in this context, machine learning and deep learning methods stand out as important tools. In this thesis, different forecasting models are created using machine learning and deep learning methods and stock prices are analyzed. During the training and testing phase of the models, a comprehensive analysis was carried out using real stock data. The performance of the models was compared in detail with criteria such as accuracy rates, error metrics and processing times. The results revealed that the LR model is more successful in stock price forecasting. The findings of the study shed light on future studies to make more accurate investment decisions in financial markets.
Benzer Tezler
- 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
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FUAT AKAL
- Derin öğrenme ile zaman serilerinin gerçek zamanlı tahmini
Time series prediction in real time using deep learning
EBRU ŞEYMA KARAKOYUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiNecmettin Erbakan ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ OSMAN ÇIBIKDİKEN
- Hisse senedi fiyat tahmininde otokodlayıcı ve graf evrişimli ağının uygulanması
Application of autoencoder and graph convolutional network in stock price prediction
MAHMUT LUTFULLAH ÖZBİLEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF YASLAN
- Hisse senedi fiyat tahmininde ekonometrik ve makine öğrenme yöntemlerinin karşılaştırılması: BIST bankacılık uygulaması
Comparison of econometric and machine learning methods in forecasting stock price: An application on BIST banking
KORAY YAPA
- Hisse senedi fiyat tahminlerinde bilgi işlemsel zeka yöntemleri: Uzman bir sistem aracılığıyla BİSTt uygulaması
Computational intelligence techniques in forecasting stock prices: ISE application with an expert system
MEHMET ÖZÇALICI
Doktora
Türkçe
2015
İstatistikKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YÜCEL AYRIÇAY