Yapay zeka yöntemleriyle piyasa analizi gerçekleştirimi ve optimizasyonu
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Bu çalışmanın başlığında belirtilen piyasa analizi ile yatırım dünyası ve finans piyasalarında yer alan yatırım araçlarının geleceğe dönük olarak fiyatlarının kestiriminin yapıldığı teknik analiz yöntemi kastedilmiştir.Öncelikli olarak oldukça geniş kullanım alanı olan teknik analiz yöntemine ve uygulamalarına dönük araştırmalar yapılarak bilgi edinilmeye çalışılmıştır. Elde edilen bilgiler, grafikler, formasyonlar, göstergeler vb. genel kısımlar başlıklı ikinci bölümde yer almaktadır. Teknik analiz ve detayları incelendikten sonra, çalışmanın yapay zeka ile gerçekleştirimi aşamasında olası hangi yaklaşımların ele alınabileceği değerlendirilmiş ve genetik algoritmalarla bir modelleme yapılmasına karar verilmiştir. Yine aynı bölümde (genel kısımlar) genetik algoritmaların teorik olarak ele alınması ve çalışmaya ışık tutacak özellikleri üzerinde durulmuştur.Sonuç olarak da uygulama aşamasında, genetik algoritmalar ile teknik analiz göstergelerinin optimizasyonu sağlanarak İMKB (İstanbul Menkul Kıymetler Borsası)'deki hisse senetleri için fiyat tahmini yapılmaya çalışılmıştır. In this thesis, technical analysis - the method for forecasting the future prices in investment world and financial markets - is meant for the expression ?Market Analysis? in the title.First, technical analysis is studied to search for the information of the common practical usage of the method. The resultant knowledge, graphics, formations, indicators etc. are presented in the second part - titled as general parts. Later, the detailed investigation related to technical analysis is done, for the phase of implementing artificial intelligence, after the evaluation of the probable approaches to be considered, genetic algorithms are decided to model in the study. Again, in the same part (general parts), theoretical consideration of genetic algorithms and the characteristics which might be useful for the thesis is presented.Finally, in the application development phase, an implementation with genetic algorithms to optimize the technical analysis indicators for predicting the future prices of the stocks in İMKB (Istanbul Stock Exchange Market) is applied.
Collections