Forex piyasaları için büyük veri ve yapay zeka destekli işlem robotu geliştirilmesi
Development of bigdata and artifical intelligence supported trading robot for forex
Yazar: GÖKHAN TUTAR
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SERDAR AYDIN
Atatürk Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu tez çalışması forex piyasalarını incelemek, bu piyasalardaki aşağı veya yukarı yönlü hareketleri yapay zekâ teknikleri kullanarak önceden tahmin etmeyi hedeflemektedir. Bu hedef doğrultusunda forex piyasasında oluşabilecek riskleri ve fırsatları yapay zekâ teknikleri sayesinde eşzamanlı olarak değerlendirip kullanıcıların karar vermelerinde yardımcı olmayı amaçlamaktadır. Forex piyasaları iletişim teknolojilerinin artması ile beraber dünyanın farklı bölgelerinde bulunan kişilerin yatırım yapmalarını kolaylaştırmıştır. Forex piyasası hareketlerinin tahmin edilmesi zordur çünkü forex piyasalardaki hareketler doğrusal olmamakla beraber kaotik bir yapıya sahiptir. Forex piyasa analistleri tahminlerde bulunmak için farklı yöntemlerden faydalanmaktadır. Bu yöntemlerden en çok kullanılanları arasında;  temel, teknik ve trend analiz bulunmaktadır. Forex piyasaların temel amaçları arasında yeni kullanıcılar sayesinde büyümek olduğu için forex piyasasında bulunan verilerin büyük çoğunluğu kullanıcılar ile ücretsiz şekilde paylaşılmaktadır. Bu çalışmada Metatrader 5 platformunda yerli aracı kurumlar tarafından sağlanan veriler kullanılacaktır, veriyi alıp işleyebilmek için Matetrader 5 programına script (kod blokları) yazılacaktır. Metatrader5 harici programları çalıştırıp çıktılarını işleyebilme yeteneğine sahiptir böylece Python programlama dili kullanılarak oluşturulan programları çalıştıracak ve çıktılarına göre al/sat emirleri verilecektir. Forex piyasa analizlerinde en çok kullanılan özellikler (feature) arasında açılış fiyatı, kapanış fiyatı, en düşük fiyat, en yüksek fiyat ve hacim bulunmaktadır. Tabii daha detaylı analizler yapmak için basit hareketli ortalama, üstel hareketli ortalama veya göreceli güç endeksi gibi özellikler de kullanılmaktadır. Çalışmada derin öğrenme teknikleri kullanılarak forex piyasalarında anlık öngörülerle al sat emirleri oluşturabilme, bu öngörülerin başarı oranlarının analiz edilmesi ve başarı oranının artırılması için araştırma yapılması planlanmaktadır. Bu kapsamda yapılan eğitimlerde paritenin hareketlerinin yön tahmininde yüksek başarı elde edilmiştir. Ayrıca çalışmada gerçekleştirilen geriye dönük testlerin hepsinde teminat miktarından daha fazla kâr elde dilmiştir.

Abstract:
This thesis aims to examine forex markets and predict upward or downward movements in these markets using artificial intelligence techniques. In line with this goal, it aims to simultaneously evaluate the risks and opportunities that may arise in the forex market through artificial intelligence techniques and help users make decisions. Forex markets have made it easier for people in different parts of the world to invest with the increase in communication technologies. Forex market movements are difficult to predict because the movements in forex markets are not linear but chaotic. Forex market analysts use different methods to make predictions. The most commonly used of these methods are; fundamental, technical and trend analysis. Since the main purpose of forex markets is to grow thanks to new users, the vast majority of the data in the forex market is shared with users free of charge. In this study, data provided by local brokerage firms on the Metatrader 5 platform will be used, and scripts (code blocks) will be written to the Matetrader 5 program to receive and process the data. Metatrader5 has the ability to run external programs and process their outputs, so it will run programs created using the Python programming language and give buy/sell orders according to their outputs. The most commonly used features in forex market analysis include opening price, closing price, lowest price, highest price and volume. Of course, features such as simple moving average, exponential moving average or relative strength index are also used to make more detailed analyses. In the study, it is planned to create buy and sell orders with instant predictions in forex markets using deep learning techniques, to analyze the success rates of these predictions and to conduct research to increase the success rate. In this context, high success was achieved in predicting the direction of parity movements in the trainings conducted. In addition, more profit was obtained than the collateral amount in all backtests conducted in the study.