• Login
    View Item 
    •   DSpace Home
    • 2-DERGİLER
    • 03) Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
    • Cilt 09, Sayı 1 (2020)
    • View Item
    •   DSpace Home
    • 2-DERGİLER
    • 03) Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
    • Cilt 09, Sayı 1 (2020)
    • View Item
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Derin Öğrenme Yöntemleri ile Borsada Fiyat Tahmini

    Thumbnail
    View/Open
    Tam Metin/Full Text (937.7Kb)
    Date
    2020
    Author
    ŞİŞMANOĞLU, Gözde
    KOÇER, Furkan
    Ali ÖNDE, Mehmet
    ŞAHİNGÖZ, Özgür Koray
    Metadata
    Show full item record
    Abstract
    Son yıllarda, bilgisayarların donanımındaki teknolojik gelişmeler ve makine öğrenme tekniklerindeki gelişmeler nedeniyle, "Büyük Veri" ve "Paralel İşleme" kullanımı olmak üzere problem çözmek için iki artan yaklaşım vardır. Özellikle GPU'lar gibi çok çekirdekli bilgi işlem aygıtlarında paralel olarak gerçekleştirilebilen Derin Öğrenme algoritmalarının ortaya çıkmasıyla, bu yaklaşımlarla birçok gerçek dünya problemleri çözülebilmektedir. Derin öğrenme modelleri eğitildikleri veri ile sınıflandırma, regresyon analizi ve zaman serilerinde tahmin gibi uygulamalarda büyük başarılar göstermektedir. Bu modellerin finansal piyasadaki en aktif uygulama alanlarından biri özellikle borsada işlem gören hisse senetlerinin tahmini işlemleridir. Bu alanda amaç, pazardaki değişim süreci hakkındaki hisse senedinin önceki günlük verilerine bakarak kısa veya uzun vadeli gelecekteki değerini tahmin etmeye çalışmaktır. Bu çalışmada, LSTM, GRU ve BLSTM isimli 3 farklı derin öğrenme modeli kullanılarak bir hisse senedi tahmin sistemi geliştirilip, kullanılan modeller arasında karşılaştırmalı bir analiz yapıldı. Spekülatif hareketlerden uzak olması için veri seti olarak 1968'den 2018'e kadar olan New York Borsası'ndan hisse senedinin zaman serisi değerleri kullanıldı. Spesifik olarakta IBM hisse senedi ile test çalışmaları yapıldı. Deneysel sonuçlar, hisse senedine ait son 5 günlük işlem verilerinin girdi olarak kullanıldığı BLSTM modeliyle yapılan eğitimin %63,54 lük bir yönsel doğruluk değerine ulaşıldığını göstermektedir
    URI
    http://dspace.beu.edu.tr:8080/xmlui/handle/123456789/14290
    Collections
    • Cilt 09, Sayı 1 (2020) [44]





    Creative Commons License
    DSpace@BEU by Bitlis Eren University Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

    DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
    Contact Us | Send Feedback
    Theme by 
    Atmire NV
     

     




    | Yönerge | Rehber | İletişim |

    sherpa/romeo

    Browse

    All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsBy TypeThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsBy Type

    My Account

    LoginRegister

    DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
    Contact Us | Send Feedback
    Theme by 
    Atmire NV