Geri Dön

Yapay zeka yöntemleriyle piyasa analizi gerçekleştirimi ve optimizasyonu

Implementation and optimization of market analysis by artificial intelligence techniques

  1. Tez No: 282605
  2. Yazar: SUHA GÜÇLÜ ÇELİK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SABRİ ARIK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Genetik algoritma tekniği, Genetik algoritmalar, Melez sistemler, Piyasa analizi, Piyasa etkinliği, Rassal yürüyüş modeli, Teknik analiz, Teknik analiz yöntemleri, Yapay zeka, Genetic algorithm technique, Genetic algorithms, Hybrid systems, Market analysis, Efficent markets, Random walk model, Technical analysis, Technical analysiss methods, Artificial intelligence
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmanın başlığında belirtilen piyasa analizi ile yatırım dünyası ve finans piyasalarında yer alan yatırım araçlarının geleceğe dönük olarak fiyatlarının kestiriminin yapıldığı teknik analiz yöntemi kastedilmiştir.Öncelikli olarak oldukça geniş kullanım alanı olan teknik analiz yöntemine ve uygulamalarına dönük araştırmalar yapılarak bilgi edinilmeye çalışılmıştır. Elde edilen bilgiler, grafikler, formasyonlar, göstergeler vb. genel kısımlar başlıklı ikinci bölümde yer almaktadır. Teknik analiz ve detayları incelendikten sonra, çalışmanın yapay zeka ile gerçekleştirimi aşamasında olası hangi yaklaşımların ele alınabileceği değerlendirilmiş ve genetik algoritmalarla bir modelleme yapılmasına karar verilmiştir. Yine aynı bölümde (genel kısımlar) genetik algoritmaların teorik olarak ele alınması ve çalışmaya ışık tutacak özellikleri üzerinde durulmuştur.Sonuç olarak da uygulama aşamasında, genetik algoritmalar ile teknik analiz göstergelerinin optimizasyonu sağlanarak İMKB (İstanbul Menkul Kıymetler Borsası)'deki hisse senetleri için fiyat tahmini yapılmaya çalışılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this thesis, technical analysis - the method for forecasting the future prices in investment world and financial markets - is meant for the expression ?Market Analysis? in the title.First, technical analysis is studied to search for the information of the common practical usage of the method. The resultant knowledge, graphics, formations, indicators etc. are presented in the second part - titled as general parts. Later, the detailed investigation related to technical analysis is done, for the phase of implementing artificial intelligence, after the evaluation of the probable approaches to be considered, genetic algorithms are decided to model in the study. Again, in the same part (general parts), theoretical consideration of genetic algorithms and the characteristics which might be useful for the thesis is presented.Finally, in the application development phase, an implementation with genetic algorithms to optimize the technical analysis indicators for predicting the future prices of the stocks in İMKB (Istanbul Stock Exchange Market) is applied.

Benzer Tezler

  1. Equity portfolio optimization using reinforcement learning: An emerging market case

    Pekiştirmeli öğrenme ile hisse senedi portföyü optimizasyonu: Gelişmekte olan piyasa örneği

    MERT CANDAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ

  2. 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

  3. Bir ilin elektrik tüketim verilerinin makine öğrenmesi yöntemleri ile analizi

    Analysis of a city's electricity consumption data with machine learning methods

    KADİR ÇAĞRI GEZMEZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBaşkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SELDA GÜNEY

  4. Yapay zeka yöntemleri ile finansal zaman serileri öngörüleri

    Financial time series forecasting using artificial intelligence methods

    EFE ARDA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İşletmeBaşkent Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜRAY KÜÇÜKKOCAOĞLU

  5. The analysis of energy efficiency networks through Actor-Network Theory, an example of Turkey

    Enerji verimliliği ağlarının Aktör-Ağ Kuramı yoluyla analizi: Bir Türkiye örneği

    ATİLLA KILINÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilim, Teknoloji ve Toplum Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HATİCE SEVİL BALTALI TIRPAN