Borsa verilerinin makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmin edilmesi

dc.contributor.advisorKasapbaşı, Mustafa Cem
dc.contributor.authorTuna, İbrahim
dc.date.accessioned2024-10-10T18:25:22Z
dc.date.available2024-10-10T18:25:22Z
dc.date.issued2023
dc.departmentEnstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalıen_US
dc.descriptionFen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalıen_US
dc.description.abstractBu çalışmada; Üç farklı borsa endeksi iki farklı modelde ele alınmıştır. İlk modelde endekslerin açılış,günün en yükseği, günün en düşüğü ve kapanış değerleri 3 günlük verilere bakılarak 4.gün tahmini yapılmıştır. İkinci modelde ise 7 günlük kapanış verilerine bakılarak 8.gün kapanış tahmini yapılmıştır. Yapılan testler sonucunda her üç endekste de ilk modelde başarı oranı %60 üzerine çıkamamış ikinci modelde %90 üzeri başarı elde edilmiş olup, daha başarılı modellerin tasarlanması üzerine tavsiyelerde bulunulmuştur.en_US
dc.description.abstractIn this study; Three different stock market indices are considered in two different models. In the first model, the opening, day's high, day's low and closing values of the indices were estimated for the 4th day by looking at 3-day data. In the second model, the 8th day closing forecast was made by looking at the 7-day closing data. As a result of the tests, the success rate in all three indices in the first model could not exceed 60%, but in the second model, a success rate of over 90% was achieved, and recommendations were made on the design of more successful models.en_US
dc.identifier.endpage79en_US
dc.identifier.startpage1en_US
dc.identifier.urihttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=S2eMu1TIwY_v4mYv58xAr5oGxxeUN80aHYa5JD2Pxkf84-9PVC4IwuEV3_KIcp3T
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11467/7579
dc.identifier.yoktezid835640en_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherİstanbul Ticaret Üniversitesien_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.snmz2024_Tezen_US
dc.subjectBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolen_US
dc.subjectComputer Engineering and Computer Science and Controlen_US
dc.titleBorsa verilerinin makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmin edilmesien_US
dc.title.alternativeForecasting exchange data with machine learning methodsen_US
dc.typeMaster Thesisen_US

Dosyalar