Kasapbaşı, Mustafa CemTuna, İbrahim2024-10-102024-10-102023https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=S2eMu1TIwY_v4mYv58xAr5oGxxeUN80aHYa5JD2Pxkf84-9PVC4IwuEV3_KIcp3Thttps://hdl.handle.net/11467/7579Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Bilgisayar Mühendisliği Bilim DalıBu 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.In 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.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolComputer Engineering and Computer Science and ControlBorsa verilerinin makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmin edilmesiForecasting exchange data with machine learning methodsMaster Thesis179835640