Borsada işlem gören hisse senetlerinin zaman serisi analitiği
Time series analytics of the stocks traded on the stock exchange
Yazar: HÜSEYİN AKKAŞ
Danışman: PROF. DR. HAMZA EROL
Mersin Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Borsa = Stock exchange ; Büyük veri = Big data ; Derin öğrenme = Deep learning ; Hisse senetleri = Stocks ; Uzun kısa süreli bellek = Long- short term memory

Özet:
Borsa, günümüzde alınıp satılabilir menkul kuymetler, döviz, vadeli işlemler vb. içeren
oldukça büyük bir piyasadır. Yatırımcılar, kendilerine uygun yatırım araçlarını seçerek bu pazara
yatırım yapabilmektedirler. Fakat borsa, günümüzde birçok değişkene bağlı, oldukça hareketli bir
pazardır. Faiz oranı, işsizlik, enflasyon oranı gibi etkenler borsayı etkileyen faktörlerden sadece
bazılarıdır. Bu kadar çok veriyi ve etkeni içeren pazarda gerçekleşen bu hareketler de oldukça hızlı
gelişmektedir. Yatırımcının bu hareketlere yetişmesi de zaman zaman zorlaşmaktadır. Dolayısıyla
kafa karışıklıkları ve tereddütler meydana gelebilmektedir.
Genel olarak derin öğrenme mimarileri ve makine öğrenmesi yöntemleri günümüzde büyük
veri analitiği konusunda oldukça başarılı sonuçlar vermektedir. Bu tez çalışmasında da bazı derin
öğrenme mimarileri ve makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak borsada işlem gören hisse
senetlerinin zaman serisi analitiği gerçekleştirilmiş ve sonuçlar değerlendirilmiştir. Çalışmanın
amacı bir yatırım tavsiyesi sunmak değil, çeşitli derin öğrenme mimarilerinin ve makine öğrenmesi
yöntemlerinin büyük veri analitiğindeki başarısını test etmektir.
Bu tez çalışmasında bu mimarilerden Long Short Term Memory (Uzun-Kısa Süreli Bellek),
Gated Recurrent Unit (Geçitli Tekrarlayan Birimler), Recurrent Neural Network (Yinelemeli Sinir
Ağı); makine öğrenmesi yöntemlerinden ise Support Vector Machines (Destek Vektör Makineleri)
çalışılmış, geçmiş 10 yıllık BIST 100 verilerinden çeşitli aralıklarla oluşturulmuş (günlük, haftalık
ve aylık) büyük verilerin analitiği gerçekleştirilmiş ve hareketleri tahmin edilmeye çalışılmıştır.

Abstract:
Today, the stock market is a fairly large market which includes tradable instruments, currency,
futures etc. Investors can invest in this market by choosing the investment instruments suitable for
them. But the stock market is a highly volatile market, dependent on many variables today. Factors
such as bank rate, unemployment, inflation rate are just some of the factors that affect the stock
market. These movements, which take place in the market, which contains so much data and
factors, are also occuring quite rapidly. It is difficult for the investor to catch up with these
movements sometimes. Therefore confusions and hesitations may occur.
In general, deep learning architectures and machine learning methods give very successful
results in big data analytics lately. In this thesis, time series analytics of stocks traded in the stock
market were carried out by using some deep learning architectures and machine learning methods
and the results were evaluated. The purpose of the study is not to provide an investment advice, but
to test the success of various deep learning architectures and machine learning methods in big data
analytics.
Some of deep learning architectures such as Long Short Term Memory, Gated Recurrent Unit
and Recurrent Neural Network also Support Vector Machines which is a machine learning method
are used in this thesis. The analysis of the big data which is created at various intervals (daily,
weekly and monthly) from the BIST 100 data of the past 10 years was carried out and its
movements were tried to be estimated.