ZAMAN SERİLERİ VE DOĞRUSAL REGRESYON ALGORİTMASI İLE UÇTAN UCA MAKİNE ÖĞRENMESİ UYGULAMASI FİNANSAL TAHMİN

  • Eser Sahibi Sercan YILMAZ
  • Tez Danışmanı Ayşegül ALAYBEYOĞLU SOY
  • Tür Diğer
  • Yayın Tarihi 2023
  • Yayıncı İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
  • Tek Biçim Adres https://hdl.handle.net/11469/3487
  • Konu Başlıkları Finans
    Teknoloji

Günümüz dünyasında para birimlerindeki hızlı değer kayıpları sonrası finansal
araçlara olan yatırım talebi artış göstermektedir. Yatırım talebine olan artış neticesinde
insanlar hangi yatırımın daha çok kazanç getireceği konusunda çeşitli araştırmalar
yapmaktadırlar. Finansal araçların ne miktarda kar getireceği konusunda kesin bir
kanıya varmak mümkün değildir ancak günümüz teknolojisinin getirdiği olanaklar
verilerden anlamlı sonuçlar elde etmeyi mümkün kılmaktadır.
Bilişim sektöründeki en önemli gelişmeler yapay zeka alanında gerçekleşmiştir.
Hayatımıza giren makine öğrenmesi, veri madenciliği gibi alanlar sayesinde eldeki
veriler yardımıyla gerçekleşmemiş olaylar hakkında fikir sahibi olmamız mümkün
olmuştur. Bu çalışmada yatırım araçlarından olan hisse senedi ve kripto paraların
makine öğrenmesi yöntemleri ile gelecekteki değerlerini tahmin etmek için iki farklı
analiz yöntemi kullanılacaktır. Bunlar zaman serisi yöntemi olan Facebook Prophet ve
Makine öğrenmesi regresyon yöntemlerinden olan Doğrusal Regresyon yöntemidir.
İki yöntem yardımıyla kullanıcı Streamlit Web Framework yardımıyla web ortamına
taşınan ara yüz üzerinden belirtmiş olduğu zaman aralığındaki verileri
www.yahoofinance.com isimli web sitesinden çekecek ardından yine kullanıcının
belirtmiş olduğu zaman aralığı için tahmin çalışması gerçekleştirilecektir. Elde edilen
sonuçlar tablolar ve grafiklerle kullanıcıya sunulacaktır.

Erişime Açık
Görüntülenme
2
24.07.2023 tarihinden bu yana
İndirme
1
24.07.2023 tarihinden bu yana
Son Erişim Tarihi
05 Haziran 2024 12:53
Google Kontrol
Tıklayınız
Tam Metin
Tam Metin İndirmek için tıklayın Ön izleme
Detaylı Görünüm
Eser Adı
(dc.title)
ZAMAN SERİLERİ VE DOĞRUSAL REGRESYON ALGORİTMASI İLE UÇTAN UCA MAKİNE ÖĞRENMESİ UYGULAMASI FİNANSAL TAHMİN
Eser Sahibi
(dc.contributor.author)
Sercan YILMAZ
Tez Danışmanı
(dc.contributor.advisor)
Ayşegül ALAYBEYOĞLU SOY
Yayıncı
(dc.publisher)
İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Tür
(dc.type)
Diğer
Açıklama
(dc.description)
Tezsiz Yüksek Lisans Bitirme Projesi
Özet
(dc.description.abstract)
Günümüz dünyasında para birimlerindeki hızlı değer kayıpları sonrası finansal araçlara olan yatırım talebi artış göstermektedir. Yatırım talebine olan artış neticesinde insanlar hangi yatırımın daha çok kazanç getireceği konusunda çeşitli araştırmalar yapmaktadırlar. Finansal araçların ne miktarda kar getireceği konusunda kesin bir kanıya varmak mümkün değildir ancak günümüz teknolojisinin getirdiği olanaklar verilerden anlamlı sonuçlar elde etmeyi mümkün kılmaktadır. Bilişim sektöründeki en önemli gelişmeler yapay zeka alanında gerçekleşmiştir. Hayatımıza giren makine öğrenmesi, veri madenciliği gibi alanlar sayesinde eldeki veriler yardımıyla gerçekleşmemiş olaylar hakkında fikir sahibi olmamız mümkün olmuştur. Bu çalışmada yatırım araçlarından olan hisse senedi ve kripto paraların makine öğrenmesi yöntemleri ile gelecekteki değerlerini tahmin etmek için iki farklı analiz yöntemi kullanılacaktır. Bunlar zaman serisi yöntemi olan Facebook Prophet ve Makine öğrenmesi regresyon yöntemlerinden olan Doğrusal Regresyon yöntemidir. İki yöntem yardımıyla kullanıcı Streamlit Web Framework yardımıyla web ortamına taşınan ara yüz üzerinden belirtmiş olduğu zaman aralığındaki verileri www.yahoofinance.com isimli web sitesinden çekecek ardından yine kullanıcının belirtmiş olduğu zaman aralığı için tahmin çalışması gerçekleştirilecektir. Elde edilen sonuçlar tablolar ve grafiklerle kullanıcıya sunulacaktır.
Kayıt Giriş Tarihi
(dc.date.accessioned)
2023-07-24
Açık Erişim Tarihi
(dc.date.available)
2023-07-24
Yayın Tarihi
(dc.date.issued)
2023
Tek Biçim Adres
(dc.identifier.uri)
https://hdl.handle.net/11469/3487
Yayın Dili
(dc.language.iso)
tr
Konu Başlıkları
(dc.subject)
Finans
Konu Başlıkları
(dc.subject)
Teknoloji
Analizler
Yayın Görüntülenme
Yayın Görüntülenme
Erişilen ülkeler
Erişilen şehirler
6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu kapsamında yükümlülüklerimiz ve çerez politikamız hakkında bilgi sahibi olmak için alttaki bağlantıyı kullanabilirsiniz.

creativecommons
Bu site altında yer alan tüm kaynaklar Creative Commons Alıntı-GayriTicari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.
Platforms