Finding companies that can be invested with visual processing methods and natural language processing
Görüntü işleme yöntemleri ve doğal dil işleme ile yatırım yapılabilecek şirketleri bulma
- Tez No: 1017543
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FATMA SELEN MADENOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Abdullah Gül Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Veri Bilimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezde, BIST 30 endeksine dahil şirketlerin yatırım yapılabilirliğini değerlendirmek amacıyla fiyat grafiği görüntüleri ile haber temelli duygu verilerini birlikte kullanan iki aşamalı bir makine öğrenimi modeli geliştirilmiştir. İlk aşamada, günlük fiyat verilerinden oluşturulan 20 günlük kaydırmalı grafik pencereleri CNN ve CNN + LSTM modelleri ile sınıflandırılmış ve toplam 6.630 görsel“yatırım yapılabilir/yapılamaz”şeklinde etiketlenmiştir. İkinci aşamada ise her şirket için KAP'tan elde edilen son 10 haber BERT ve Roberta tabanlı Türkçe duygu analizi modelleriyle değerlendirilmiştir. Haber duygu analizi sonucunda BERT modelinde 15 şirketin pozitif, 14 şirketin negatif haber tonuna, Roberta modelinde ise 17 şirketin pozitif, 12 şirketin negatif haber tonuna sahip olduğu belirlenmiştir. CNN ve CNN + LSTM modelleri birlikte değerlendirildiğinde, 11 şirkette sinyallerin olumlu, 13 şirkette olumsuz yönde örtüştüğü; 5 şirkette ise sinyallerin ayrıştığı görülmüştür. Elde edilen bulgular, fiyat grafikleriyle haber duyarlılığının birlikte kullanılmasının yatırım yapılabilirlik analizini güçlendirdiğini ve hibrit modellerin BIST gibi gelişmekte olan piyasalarda etkili bir karar destek aracı olabileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
This thesis develops a two-stage machine learning model that combines price chart images with news-based sentiment data to evaluate the investment suitability of companies included in the BIST 30 index. In the first stage, 20-day shifting chart windows created from daily price data were classified using CNN and CNN + LSTM models, and a total of 6,630 visuals were labeled as“investment suit/not investment suit”. In the second stage, the last 10 news items obtained from the Public Disclosure Platform (KAP) for each company were evaluated using BERT and Roberta-based Turkish sentiment analysis models. As a result of the news sentiment analysis, it was determined that 15 companies had a positive news tone and 14 companies had a negative news tone in the BERT model, while 17 companies had a positive news tone and 12 companies had a negative news tone in the Roberta model. When CNN and CNN + LSTM models were evaluated together, it was observed that the signals coincided positively in 11 companies and negatively in 13 companies; and the signals diverged in 5 companies. The findings show that combining price charts with news sentiment strengthens investment suitability analysis and that hybrid models can be an effective decision support tool in emerging markets like BIST.
Benzer Tezler
- Ulaş Sağlık Ocağı merkezinde nüfusun bazı niteliklerine ve konutların durumuna ilişkin bir çalışma
An Investigation carried out at the Ulaş Public Health Centre concerning some characteristics of the population and housing conditions in the district of Ulaş
EROL ŞANLI
Doktora
Türkçe
1985
Halk SağlığıCumhuriyet ÜniversitesiHalk Sağlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERVET ÖZGÜR
- Diyabetus mellitus'da gözlenen mikrovasküler komplikasyonların prostaglandinler ile olan ilişkisi
The Relation of microvaskular complications observed in diabetes mellitus with prostoglandins
CANAN NEBİGİL
Doktora
Türkçe
1985
Eczacılık ve FarmakolojiCumhuriyet ÜniversitesiFarmakoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YUSUF SARIOĞLU
- Sivas-Kangal yöresinde kırsal gelişme ve pazara açılma sürecindeki farklılaşmalar (bir örnek olay incelemesi)
Başlık çevirisi yok
FAHRİ ERCEM
Yüksek Lisans
Türkçe
1984
SosyolojiCumhuriyet ÜniversitesiSosyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. A. VAHAP SAĞ
- Sivas'ta kadınların işgücüne katılım farklılıkları
Başlık çevirisi yok
BİNNUR ERCEM
Yüksek Lisans
Türkçe
1984
SosyolojiCumhuriyet ÜniversitesiKurumlar Sosyolojisi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FARUK KOCACIK