Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Marmara Üniversitesi, İşletme Fakültesi, İşletme Bölümü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 1999
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: GÜRKAN SERHADLIOĞLU
Danışman: İSMAİL HAKKI ARMUTLULU
Özet:ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS IN TECHNICAL ANALYSIS AND APPLICATION With the recent improvements in science and technology new tools in decision making have emerged. Artificial neural networks are one of them. The areas in which we can use artificial neural networks vary from financial forecasting to speech recognition. The employment of artificial neural networks in technical analysis in order to make some buy or sell decision about the selected stock is one of these areas. The purpose of this study is to examine the potentiality of artificial neural networks in stock trading. In order to examine this issue, first we will give some introductory information about the artificial neural networks and then try to make an application. APLICATION In the application 3 stocks from IMKB 30 list were randomly selected and 2 month's data from each of the stock were gathered. The intention is to foresee the possible price movements for the next session by using the past data belong to the previous session. Input values are the lowest, the highest, and the closing price of the stock, 7 session moving average value and finally the percentage value of the number of the stocks, which have higher closing price figure. For the training of the model, data from the 10 sessions are used. At the end of the 11th session the new input values are introduced to the model to make some predictions about the 12th session. The results of the model can be seen in both tabular and graphic form at the end of the thesis. Decision rules can also be seen in tabular form in the "conclusion" section. YAPAY SİNİR AĞLARININ TEKNİK ANALİZDE KULLANIMI VE BİR UYGULAMA Özellikle son zamanlarda bilimin her alanında ve özellikle bilgisayar teknolojisi alnındaki gelişmeler yeni karar verme tekniklerini insan oğlunun hizmetine sunmaktadır. Yapay sinir ağları bu tip yeni karar verme tekniklerinden biridir. Yapay sinir ağları birçok alanda karar verme sürecine yardımcı araç olarak kullanılabilmektedir. Hisse senedine ait alım, satım ve elde tutma kararlarının verilmesi yapay sinir ağlarının kullanılabileceği bu tip alanlardan biridir. Bu çalışmanın amacı yapay sinir ağlarının borsada alım-satım veya bekleme kararlarının verilmesinde ne şekilde kullanılabileceğinin incelenmesinden ibarettir. Bu amaçla öncelikle yapay sinir ağlarının tanımı, çalışma prensipleri, tipleri, üstün ve zayıf yönleri incelendikten sonra konu ile ilgili bir uygulama yapılmaya çalışılacaktır. UYGULAMA Tezin uygulama kısmında IMKB 30'a kayıtlı olan 3 senet rastgele olarak belirlenmiş ve bu senetlere ait iki aylık verileri kapsayan bir uygulama yapılmıştır. Uygulamada oluşturulan çok kademeli bir sinir ağı ile hisselere ait muhtemel fiyat değişiklikleri bir sonraki seans için öngörülmeye çalışılacaktır. Kullanılan sinir ağının eğitimi için "gözetmenli öğrenme" algoritması seçilmiştir. Girdi değişkenleri olarak hisseye ait seanslık fiyat değişim değerleri, 7 seanslık basit haraketli ortalama ile ilgili seansta yükselen hisse sayısının yüzdesini gösteren değer kullanılacaktır. Sinir ağı 10 seansa ait eğitim kümesi ile eğitilmektedir. Uygulama sonuçları "excel" programı kullanılarak tablolaştırılmıştır. Bu tablolarda bilgisayar programına ait hesaplanan değerler ile alım-satım veya elde tutma kararları gösterilmektedir. Ayrıca model tarafından üretilen kararların daha iyi görülebilmesi ve model performansının görsel olarak daha iyi ölçülebilmesi amacıyla mevcut kararlar belirlenen süreyi kapsayacak şekilde her bir senet için hazırlanan fiyat grafikleri üzerinde işaretlenmeye çalışılmıştır.