Doğru yatırım kararları için yapay zekâ tekniklerini kullanarak borsa tahmininin kapsamlı analizi
Comprehensive analysis of stock market prediction using artificial intelligence techniques for accurate investment decisions
Yazar: FARES ABDULHAFIDH DERHEM DAEL
Danışman: PROF. DR. UĞUR YAVUZ
Atatürk Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Yönetim Bilimleri Ana Bilim Dalı / Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Borsa = Stock exchange ; Borsa endeksi = Stock exchange index ; Borsa işlemleri = Transaction on an exchange ; Borsa İstanbul = İstanbul Stock Exchange ; Hisse senetleri = Stocks ; Tahmin = Estimation ; Tahmin teknikleri = Estimation techniques ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Yatırım kararları = Investment decisions

Özet:
Borsa, bir ülkenin ekonomik gücü ve kalkınmasının temel göstergesi olarak kabul edilir. Borsa fiyatları doğada değişkendir ve enflasyon, ekonomik büyüme vb. Faktörlerden etkilenir. Bir hisse piyasasının fiyatları, büyük ölçüde talep ve arz bağlı. Borsa tahmini her zaman birçok analistin ve araştırmacının dikkatini çekti. Stok fiyatlarının tahmin edilmesi, ilgili değişkenlerin sayısı nedeniyle başlı başına zor bir sorundur. Borsa fiyatı endeks hareketinin tahmini, finansal zaman serisi tahmininin zorlu bir görevi olarak kabul edilir. Stok fiyat hareketinin doğru bir şekilde tahmin edilmesi, yatırımcılar için kar getirebilir. Borsa verilerinin karmaşıklığı nedeniyle, tahmin için verimli modellerin geliştirilmesi çok zordur. Makine öğrenmesi tekniklerinin ve diğer algoritmaların stok fiyat analizi ve tahmini için uygulanması, büyük umut vaat eden bir alandır. Bu tezin amacı, daha bilinçli ve doğru yatırım kararları almak için borsa fiyatlarını tahmin etmektir. Bu kapsamda, İstatistiksel, örüntü tanıma, makine öğrenmesi ve duyarlılık analizi bu çalışmada kullanılacaktır. Farklı makine öğrenme sınıflandırıcıları ve bunlara ait varyantlar ele alınacaktır. Derin öğrenimdeki en son gelişmeler hisse senedi fiyat hareketlerini öngörebilecek bir model oluşturmak için kullanılacaktır. Model tahminlerinin çıktısına dayanarak, satın alma veya satma kararı verilecek bir ticaret stratejisi önerilecektir.

Abstract:
Stock market is considered the primary indicator of a country's economic strength and development. Stock Market prices are volatile in nature and are affected by factors like inflation, economic growth, etc. Prices of a share market depend heavily on demand and supply. Stock market prediction has always caught the attention of many analysts and researchers. Predicting stock prices is a challenging problem in itself because of the number of variables which are involved. Prediction of stock price index movement is regarded as a challenging task of financial time series prediction. An accurate prediction of stock price movement may yield profits for investors. Due to the complexity of stock market data, development of efficient models for predicting is very difficult. Application of machine learning techniques and other algorithms for stock price analysis and forecasting is an area that shows great promise. The objective of this thesis is to predict the stock market prices in order to make more informed and accurate investment decisions. Towards this scope, Statistical, pattern recognition, machine learning (ML), and sentiment analysis will be used in this study. Different types of machine learning classifiers and their respective variants will be covered. Latest advancements in deep learning to build a model that can predict stock price movements will be used. Based on the output of the model predictions, a trading strategy, whose decision to buy or sell is proposed.