Veriye ulaşabilme kolaylığı ve veri bolluğu dijital çağın en önemli faydalarındandır. Ortaya çıkan verinin çıkar grupları için faydalı hale gelebilmesi için verinin işlenmesi ve karar alma süreçlerinde kullanılabilir hale getirilmesi gerekmektedir. Veri madenciliği bir çok alanda olduğu gibi finans alanında da kullanılmaktadır. Bu araştırmada, Borsa İstanbul bünyesinde yer alan 30 endeksin veri madenciliği uygulamalarından birliktelik analizi kullanılarak FP Growth Algoritması ile birlikte hareketi tespit edilmeye çalışılmıştır. Kuralları oluşturmak için kullanılan veri seti 4.11.2014-12.03.2021 tarihleri arasındaki 1601 işlem gününden oluşmaktadır. Çalışma iki grup veri setiyle ele alımıştır. İlk olarak araştırmaya dahil edilen 30 endeksin tamamı incelenmiştir. Bulgularda XU030, XUTUM, XU100, XUSRD, XUMAL, XBANK ve XKURY endekslerinin önemli birlikte hareketi tespit edilmiştir. İkinci aşamada sektör endeksleri üzerine bir analiz gerçekleştirilmiştir. Burada XBANK ve XUMAL endeksleri arasında çok belirgin bir birliktelik göze çarpmaktadır. Ayrıca XTM25, XUSIN ve XHOLD endeksleri ile XBANK ve XUMAL endekslerinin birlikte hareketi dikkat çekicidir.
Veriye ulaşabilme kolaylığı ve veri bolluğu dijital çağın en önemli faydalarındandır. Ortaya çıkan verinin çıkar grupları için faydalı hale gelebilmesi için verinin işlenmesi ve karar alma süreçlerinde kullanılabilir hale getirilmesi gerekmektedir. Veri madenciliği bir çok alanda olduğu gibi finans alanında da kullanılmaktadır. Bu araştırmada, Borsa İstanbul bünyesinde yer alan 30 endeksin veri madenciliği uygulamalarından birliktelik analizi kullanılarak FP Growth Algoritması ile birlikte hareketi tespit edilmeye çalışılmıştır. Kuralları oluşturmak için kullanılan veri seti 4.11.2014-12.03.2021 tarihleri arasındaki 1601 işlem gününden oluşmaktadır. Çalışma iki grup veri setiyle ele alımıştır. İlk olarak araştırmaya dahil edilen 30 endeksin tamamı incelenmiştir. Bulgularda XU030, XUTUM, XU100, XUSRD, XUMAL, XBANK ve XKURY endekslerinin önemli birlikte hareketi tespit edilmiştir. İkinci aşamada sektör endeksleri üzerine bir analiz gerçekleştirilmiştir. Burada XBANK ve XUMAL endeksleri arasında çok belirgin bir birliktelik göze çarpmaktadır. Ayrıca XTM25, XUSIN ve XHOLD endeksleri ile XBANK ve XUMAL endekslerinin birlikte hareketi dikkat çekicidir.
The ease of access to data and the abundance of data are one of the most important benefits of the digital age. The data that appears must be made available in the processing and decision-making processes in order to be useful for the interest groups. Data mining is used in the financial field as well as in many areas. In this study, 30 index data mining applications within the Borsa Istanbul have been tested with the FP Growth Algorithm to identify the movement. The data set used to create the rules consists of 1601 transaction days between the dates 4.11.2014-12.03.2021. The study was handled with two groups of data. All 30 indicators included in the study were first examined. In the findings, a significant joint movement of XU030, XUTUM, XU100, XUSRD, XUMAL, XBANK and XKURY indicators was identified. In the second phase, an analysis of the industry index was carried out. There is a very clear link between XBANK and XUMAL index. The combination of XTM25, XUSIN and XHOLD and XBANK and XUMAL is also remarkable.
Alan : Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler
Dergi Türü : Uluslararası
Benzer Makaleler | Yazar | # |
---|
Makale | Yazar | # |
---|