Geri Dön

Kantitatif hisse senedi analiz uygulaması

Quantitative stock analysis application

  1. Tez No: 978341
  2. Yazar: MUHARREM OSMAN TOPAKKAYA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. OĞUZ ATA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Finansal analiz, Finansal oranlar, Finansal piyasalar, Finansal raporlama, Kantitatif analiz, Veri depolama, Veri tabanı sistemleri, Veri tarama, Veri toplama, Veri yorumlama-istatistiksel, Financial analysis, Financial rates, Financial markets, Financial reporting, Quantitative analysis, Data storage, Database systems, Data scanning, Data collection, Data interpretation-statistical
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez çalışmasında, Kamuyu Aydınlatma Platformu (KAP) ve Türkiye Bankalar Birliği (TBB) gibi resmî kaynaklardan elde edilen çoklu finansal verilerin, ASP.NET Core tabanlı katmanlı bir mimari üzerinden Playwright ve Selenium ile zamanlanmış veri çekimi, otomatik ön işleme, SQL veri tabanı kayıt altyapısı ve Python destekli görselleştirme bileşenleri aracılığıyla entegre edildiği uçtan uca otomatik bir kantitatif analiz sistemi geliştirilmiştir. Sistem hem reel sektör hem de finans sektöründeki kurumlara yönelik olmak üzere Kantitatif, Banka, Sigorta ve Faktöring başlıklı dört farklı PDF raporu üretmekte; ayrıca günlük piyasa özetlerini oluşturmakta ve Telegram bot entegrasyonu aracılığıyla gerçek zamanlı bildirimler sağlamaktadır. Elde edilen deneysel bulgular, çok kaynaklı veri entegrasyonunun analitik kapsamı anlamlı ölçüde genişlettiğini; Excel ve PDF modüllerinin ise raporların detay seviyesini önemli ölçüde artırdığını göstermektedir. Performans ölçümleri, sistemin raporlama süresini %65'e kadar azalttığını ve sektör bazlı rating karşılaştırmaları sayesinde portföy kararlarında duyarlılığı ve doğruluğu artırdığını ortaya koymuştur. Tartışma bölümünde veri güncellemelerinde senkronizasyon sorunları, zaman damgası uyumsuzlukları ve versiyon kontrolü gibi çoklu kaynak yönetimi zorlukları analiz edilmiştir. Sistem mimarisi, API tabanlı servisler, gömülebilir bileşenler ve çoklu kiracı yapısı sayesinde, ticarileştirilmeye uygun tam ölçekli bir SaaS (Software as a Service) ürünü niteliği taşımaktadır. Sonuç olarak geliştirilen sistem; veri doğruluğu, işlem hızı ve kullanıcı etkileşimini tek bir platform altında birleştirerek, Türkiye finansal piyasaları için ölçeklenebilir, sürdürülebilir ve genişletilebilir bir karar destek aracı sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

In this thesis, an end-to-end automated quantitative stock analysis system is developed by integrating multi-source financial data from official platforms such as the Public Disclosure Platform (KAP) and the Banks Association of Turkey (TBB). The system is built upon a layered architecture using ASP.NET Core, with scheduled data retrieval through Playwright and Selenium, automated preprocessing, SQL-based data storage, and Python-supported visualization components. The platform generates four distinct types of PDF reports—Quantitative, Banking, Insurance, and Factoring—targeting both real sector and financial institutions. It also produces daily market summaries and delivers real-time notifications through a Telegram bot integration. Experimental findings show that the integration of heterogeneous data sources significantly expands the analytical scope, while the inclusion of Excel and PDF modules enhances the level of detail in reports. Performance evaluations indicate up to a 65% reduction in reporting time, leading to faster analysis and improved sensitivity and accuracy in portfolio decision-making through sector-based rating comparisons. The discussion section analyzes challenges related to multi-source integration, such as synchronization issues, timestamp mismatches, and version control complexity. The system architecture, supported by API-based services, embeddable components, and a multi-tenant infrastructure, positions the platform as a commercially viable, full-scale SaaS (Software as a Service) product. In conclusion, the developed system consolidates data accuracy, processing speed, and user interactivity into a unified platform, offering a scalable, sustainable, and extensible decision support tool tailored to the Turkish financial markets.

Benzer Tezler

  1. An analytıcal valuation technıque applied to industrial companies in İstanbul stock exchange

    İstanbul menkul kıymetler borsası'nda işlem gören sanayi şirketleri için bir analitk degerleme tekniği uygulaması

    MURAT ÜLGEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ. DR. SUAT TEKER

  2. Bankalarda uzun vadeli planlama ve Türk bankalarına ilişkin bir uygulama

    Başlık çevirisi yok

    GÜRCAN ŞEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1988

    Bankacılıkİstanbul Üniversitesi

    PROF. DR. YILDIRIM ÖNER

  3. Gelecek tahmini ve ARIMA modelleri: İMKB üzerine bir uygulama

    Başlık çevirisi yok

    H. ÜNAL ÖZDEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    İşletmeİstanbul Üniversitesi

    Yöneylem Araştırması Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TÜRKEL MİNİBAŞ

  4. The impact of cryptocurrency over Turkish Capital Market: A case study of Bitcoin (BTC)

    Türkiye Sermaye Piyasası üzerindeki kripto para etkisi: Bir vaka çalışması (BTC)

    MARİA BAİG

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Maliyeİstanbul Aydın Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ÖZYEŞİL

  5. Statistical arbitrage: A study in Turkish equity market

    İstatistiksel arbitraj: Türk hisse senedi piyasasında bir çalışma

    ÖZKAN ÖZKAYNAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    Ekonomiİstanbul Bilgi Üniversitesi

    DOÇ. DR. EGE YAZGAN