Derin öğrenme ile borsa verileri üzerinde tahminleme yapılması
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2020
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Ege üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Borsada yer alan şirketlerin hisse senetlerinin tahminlenmesi finans alanında karşılaşılan en büyük problemlerden biridir. Bu çalışmada Borsa İstanbul'da hissesi bulunan üç spor kulübünün Galatasaray (GSRAY), Fenerbahçe (FENER) ve Beşiktaş (BJKAS)'a ait hisse senedi fiyatı tahmini yapılmıştır. Tahminleme yapılırken üç şirkete ait finansal verilerin yanında bu şirketlere ait Kamuyu Aydınlatma Platformu (KAP) bildiri verilerinden elde edilen duygu analizi sonuçları da kullanılmıştır. Tahminlemeler derin öğrenme yöntemlerinden Uzun-kısa süreli bellek kullanılarak yapılmıştır. Deney sonuçlarına göre tahminlemede, finansal verilerin yanında KAP bildirimlerinin duygu analizi sonuçları da dahil edildiğinde elde edilen sonuçlar oldukça başarılıdır.
Prediction of a company's stock value is one of the most important encountered problems in Stock Markets. In this study, stock value prediction has been made for the three sport clubs Galatasaray (GSRAY), Fenerbahçe (FENER) and Beşiktaş (BJKAS) that have stock values in Borsa Istanbul. Sentiment analysis results that have been obtained using the Public Disclosure Platform notification data about GSRAY, FENER and BJKAS have been used in addition to financial data that belong to these companies for stock market prediction. Long-short term memory, which is one of the deep learning methods, has been used for prediction. According to experimental results, when Public Disclosure Platform notification data about these companies have been used in prediction, the prediction results are more accurate.
Prediction of a company's stock value is one of the most important encountered problems in Stock Markets. In this study, stock value prediction has been made for the three sport clubs Galatasaray (GSRAY), Fenerbahçe (FENER) and Beşiktaş (BJKAS) that have stock values in Borsa Istanbul. Sentiment analysis results that have been obtained using the Public Disclosure Platform notification data about GSRAY, FENER and BJKAS have been used in addition to financial data that belong to these companies for stock market prediction. Long-short term memory, which is one of the deep learning methods, has been used for prediction. According to experimental results, when Public Disclosure Platform notification data about these companies have been used in prediction, the prediction results are more accurate.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Borsa İstanbul (BİST), Derin Öğrenme, Yapay Zeka, Uzun-Kısa Süreli Bellek, Kamuyu Aydınlatma Platformu (KAP), Duygu Analizi, NLTK, Pycharm, Kök Ortalama Kare Hata, Tensorflow, Keras, Borsa Fiyat Tahminlemesi, Finansal Verilerde Tahminleme, Deep Learning, Long-Short Term Memory (LSTM), Borsa Istanbul (BIST), Public Disclosure Platform, Sentiment Analysis, Root Mean Square Error (RMSE), Stock Market Price Estimation, Estimation İn Financial Data
