Gelişmiş Arama

Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.authorTaş, Ali İsa
dc.contributor.authorGülüm, Pelin
dc.contributor.authorTulum, Gökalp
dc.date.accessioned2023-03-24T07:57:30Z
dc.date.available2023-03-24T07:57:30Z
dc.date.issued2021en_US
dc.identifier.citationTAŞ, A. İ., GÜLÜM, P., & TULUM, G. (2021). Finansal Piyasalarda Hisse Fiyatlarının Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağı Yöntemleri ile Tahmin Edilmesi; S&P 500 Endeksi Örneği. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 9(3), 446-460.en_US
dc.identifier.issn2148-2446
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.29130/dubited.820620
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12294/3592
dc.description.abstractGelişen teknolojiler sayesinde günümüzde bilgisayarların gücü artmış ve bununla birlikte farklı amaçlara hizmet eden birçok algoritma geliştirilmiştir. Bu algoritmalar birçok alanda olduğu gibi finans alanında da sıkça kullanılmakta ve karar vermenin farklı boyutlarında destekleyici bir rol üstlenmektedir. Özellikle ortaya çıkması muhtemel durumların önceden öngörülmesinin hayati önem taşıdığı borsa işlemlerinde tahmin yöntemlerine sıkça başvurulmaktadır. Bu çalışmada Yahoo Finans üzerinden elde edilen S&P 500 endeksine ait veriler kullanılarak derin öğrenme ve sığ öğrenme yöntemleri yardımıyla geleceğe yönelik fiyat tahminleme çalışması gerçekleştirilmiştir. Bu bağlamda 12.08.2000 ile 13.8.2020 tarihleri arasındaki günlük fiyat verileri ilk 19 sene (veri setinin %95’i)eğitim, son 1 sene (ver setinin %5’i) test olacak şekilde ayrılarak uzun kısa süreli bellek (LSTM) ve çok katmanlı algılayıcılar (MLP) yöntemleri tahmin gerçekleştirilmiştir. Eğitim, test ve tüm veri kök ortalama karesel hatalarının LSTM ağı için sırasıyla 17.3, 65.3 ve 22 dolar, MLP ağı için sırası ile 16.1,61.2 ve 20.6 dolar bulunmuştur. Bu da kullanılan her iki yöntemde elde edilen eğitim ve test hatalarının birbirine yakın sonuçlar verdiğini ve bu yöntemlerin tahmin çalışmaları için uygun seçenekler olduğunu göstermektedir.en_US
dc.language.isoturen_US
dc.publisherDüzce Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsüen_US
dc.relation.ispartofDüzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisien_US
dc.identifier.doi10.29130/dubited.820620en_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectDerin Öğrenmeen_US
dc.subjectLSTMen_US
dc.subjectSığ Yapay Sinir Ağıen_US
dc.subjectZaman Serilerien_US
dc.titleFinansal Piyasalarda Hisse Fiyatlarının Derin Öğrenme ve Yapay Sinir Ağı Yöntemleri ile Tahmin Edilmesi; S&P 500 Endeksi Örneğien_US
dc.typearticleen_US
dc.departmentMühendislik ve Mimarlık Fakültesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümüen_US
dc.authorid0000-0002-5280-7178en_US
dc.authorid0000-0003-1644-256Xen_US
dc.authorid0000-0003-1906-0401en_US
dc.identifier.volume9en_US
dc.identifier.issue3en_US
dc.identifier.startpage446en_US
dc.identifier.endpage460en_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.institutionauthorTaş, Ali İsa
dc.institutionauthorGülüm, Pelin
dc.institutionauthorTulum, Gökalp


Bu öğenin dosyaları:

Thumbnail

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster