Atıf Sayısı
9
Görüntüleme
31
İndirme
2
Yatırımcıların halka açık şirketlere ait hisse senetleri üzerinde alım/satım işlemlerini gerçekleştirdiği kurumsal piyasalara genel olarak borsa ismi verilmektedir. Ülkemizde Borsa İstanbul(BİST) adıyla faaliyet gösteren borsa piyasası günlük yaklaşık 2,5 milyar lotluk işlem hacmi ile yatırımcıların ilgisini çekmektedir. Yatırımcıların hisse senedi seçiminde teknik analiz yöntemleri giderek artan bir önem kazanmaktadır. Gelişen yazılım teknolojileri ve veri madenciliği teknikleri sayesinde hisse senetlerinin geçmiş verileri üzerinde başarılı teknik analizler uygulanabilmektedir. Bu çalışmada, veri madenciliği teknikleri kullanılarak günlük fiyat değişimine göre birbirleri ile en çok hareket eden hisse senetlerine ait ilişki kurallarının ortaya çıkarılması amaçlanmıştır. Çalışma için BİST’te işlem gören 408 hisse senedine ait 2019 yılı boyunca 249 işlem günü için kapanış fiyatı, gün sonu fiyat değişimi ve günlük hacim verileri elde edilmiştir. Veriler üzerinde her bir işlem günü için K-Means yöntemi ile kümeleme yapılmış ardından elde edilen kümelere Birliktelik Kuralı yöntemlerinden Apriori algoritması uygulanarak yıl boyunca birbirleri ile en çok hareket eden hisse senetlerine ait ilişki kuralları elde edilmiştir.
The corporate markets in which investors carry out purchases/sales on the shares of public companies are generally named stock exchanges. In our country, the stock market operating under the name of Borsa Istanbul (BIST) attracts the interest of investors with a daily volume of approximately 2.5 billion lottery transactions. Technical analysis methods are increasingly increasing importance in investors’ stock selection. Thanks to advanced software technologies and data mining techniques, successful technical analyses can be applied on past data of stock exchanges. In this study, data mining techniques are aimed at identifying the rules of the relationship of the shareholders that operate most with each other according to daily price changes. For the study, the closing price for 249 trading days for the year 2019 of the 408 shares that are traded in BIST, the day end price change and daily volume data have been obtained. The data on each trading day was collected with the K-Means method after the collections obtained from the Union Rule methods by applying the Apriori algorithm the rules of the relationship of the shareholders that are most moving with each other throughout the year were obtained.
Institutional markets where investors trade on stocks of publicly traded companies are generally called stock markets. The stock market, operating under the name of Borsa Istanbul (BIST) in our country, attracts the attention of investors with a daily trading volume of approximately 2.5 billion lots. Technical analysis methods are becoming increasingly important in investors' selection of stocks. Thanks to the developing software technologies and data mining techniques, successful technical analysis can be applied on the historical data of stocks. In this study, by using data mining techniques, it is aimed to reveal the relationship rules of stocks that move with each other the most according to daily price changes. For the study, closing prices, end-of-day price changes and daily volume data were obtained for 249 trading days of 408 stocks traded on BIST during the year 2019. On the data, clustering was made with K-Means method for each trading day, and then, Apriori algorithm, one of the Association Rule methods, was applied to the obtained clusters, and the relationship rules for the stocks that moved with each other the most throughout the year were obtained.
Alan : Mimarlık, Planlama ve Tasarım; Mühendislik
Dergi Türü : Uluslararası
Makale Detay 
Atıf Yapanlar
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
