Journals / Bilişim Teknolojileri Dergisi / 2022 / Cilt: 15 - Sayı: 4

Predicting BIST 100 Index Movement by using Sentiment Scores and Technical Indicators during the COVID-19 Pandemic

COVID-19 Salgını Sürecinde Duygu Skorlarının ve Teknik İndikatörlerin Kullanılmasıyla BİST 100 Endeksi Trend Tahmini

Pages
379–388
Publication Date
2022-10-31
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

As a result of the study, it was observed that the sentiment scores were effective to predict the price trend of stock market index for some periods.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Sentiment analysis includes the stages of identifying the positive, negative or neutral emotions contained in the text data.
📊
Key Findings & Data:As it is known, the coronavirus, which emerged in Wuhan, China on December 1, 2019 caused a global pandemic all around the world.
💡
Conclusion & Impact:As a result of the study, it was observed that the sentiment scores were effective to predict the price trend of stock market index for some periods.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2019 Verileri
⚙️Variables:Duygu skoru · Borsa teknik indikatörleri · Covid-19

Abstract

Sentiment analysis includes the stages of identifying the positive, negative or neutral emotions contained in the text data. Positive and/or negative emotions reflected by the text data can affect the decision-making processes of people, small or large-scale companies. Emotions reflected by documents can be vectorized with sentiment scores and these scores could be useful to forecast time series models. As it is known, the coronavirus, which emerged in Wuhan, China on December 1, 2019 caused a global pandemic all around the world. The Covid-19 pandemic has brought sharp and sudden declines in global and domestic stock markets. Within the scope of our study, it was analyzed whether the sentiment scores obtained from the Covid-19 related news documents were effective in forcasting the trend of the Bist100 index. Technical indicators that have great importance in estimating stock market indices, were also used in the analysis. Hence, the effect of sentiment scores and technical indicators in determining the trend of the stock market index during the pandemic could be observed. As a result of the study, it was observed that the sentiment scores were effective to predict the price trend of stock market index for some periods.

Özet

Duygu analizi, metinsel verilerin yansıttığı olumlu, olumsuz ya da nötr duyguların tespit edilme aşamalarını içermektedir. Farklı konular hakkında yayınlanan metinsel verilerin yansıttığı olumlu ve/veya olumsuz duygular, insanların, küçük veya büyük ölçekli şirketlerin karar alma süreçlerini etkileyebilmektedir. Metinsel kaynakların yansıttığı duygular, duygu skorları ile sayısal hale getirilebilmekte ve bu skorlar zaman serilerinin ileriye yönelik kestirimlerinin yapılması aşamasında kullanılabilmektedirler. Bilindiği gibi 1 Aralık 2019 tarihinde Çin’in Vuhan kentinde ortaya çıkan ve tüm dünyayı etkisi altına alan koronavirüs küresel bir pandemiye sebep olmuştur. Bu durum uluslararası ve yerel sermaye piyasaları üzerinde keskin düşüşlere neden olmuştur. Bu çalışmada pandemi döneminde toplanan haber metinlerinden elde edilen duygu skorlarının Bist100 endeksi trendinin belirlenmesinde etkili olup olmadığının analizi yapılmıştır. Analizlerde borsa endeksleri kestirimlerinde büyük önem arz eden teknik indikatörlerden de yararlanılmıştır. Böylece pandemi döneminde borsa endeksinin artma veya azalma yönün belirlenmesinde duygu skorlarının ve teknik indikatörlerin etkisi görülebilmiştir. Yapılan analizler sonucunda, haber metinlerinden elde edilen duygu skorlarının borsa endeksi trend tahminlemesi üzerinde bazı periyotlar için etkili olduğu gözlemlenmiştir.

🔖

Cite This Article

ALACA, M., GÜRAN, A. (2022). Predicting BIST 100 Index Movement by using Sentiment Scores and Technical Indicators during the COVID-19 Pandemic. Bilişim Teknolojileri Dergisi, Cilt: 15 - Sayı: 4, 379–388. https://ajindex.com/articles/858173

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (11)

  1. G. G. Yağcilar, “Borsa İstanbul’da COVID-19 Etkisi: Kısa Dönemli Sektörel Piyasa Tepkilerinin Endeks Bazında Ölçülmesi”, Ekonomi Politika ve Finans Araştırmaları Dergisi, 6(2), 439-463, 2021.
  2. D. K. Pandey, V. Kumari, “Event study on the reaction of the developed and emerging stock markets to the 2019-nCoV outbreak”, International Review of Economics & Finance, 71, 467-483, 2021.
  3. Y. Peker, E. Demirhan, Covid-19 küresel salgınının borsa İstanbul’daki sektörel etkileri, Türkiye Ekonomi Politikaları Araştırma Vakfı (TEPAV), Türkiye, 2020. E.F. Fama, “Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work.”, The Journal of Finance, 25(2), 383-417, 1970.
  4. K. Eyüboğlu, S. Eyüboğlu, “Borsa İstanbul Endekslerinde Adaptif Piyasa Hipotezinin Geçerliliğinin Test Edilmesi”, Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, 15(59), 642-654, 2020. A. W. Lo, “The Adaptive Markets Hypothesis.” The Journal of Portfolio Management, 30(5), 15-29, 2004. A. C. Çetin, “Koronavirüs (Covid-19) Salgınının Türkiye'de Genel Ekonomik Faaliyetlere ve Hisse Senedi Borsa Endeksine Etkisi”, Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Uygulamalı Bilimler Dergisi, 4(2), 341-362, 2020.
  5. S. Atan, Y. Çınar, “Borsa istanbul’da finansal haberler ile piyasa değeri ilişkisinin metin madenciliği ve duygu (sentiment) analizi ile incelenmesi”, Ankara Üniversitesi SBF Dergisi, 74(1), 1-34, 2019.
  6. A. Güran, E. Ateş, “Twitter iletileri duygu değerleri ve Bist 30 endeksi günlük değer değişimlerinin Pearson korelasyonu ve Granger nedensellik analizi”, Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 36(3), 1687-1702, 2021.
  7. Y. Peng, H. Jiang, “Leverage financial news to predict stock price movements using word embeddings and deep neural networks”, arXiv preprint arXiv:1506, 2015.
  8. S. Bouktif, A. Fiaz, M. Awad, “Stock market movement prediction using disparate text features with machine learning”, In 2019 Third International Conference on Intelligent Computing in Data Sciences (ICDS), IEEE,1-6, October, 2019.
  9. A. Picasso, S. Merello, Y. Ma, L. Oneto, E. Cambria, “Technical analysis and sentiment embeddings for market trend prediction”, Expert Systems with Applications, 135, 60-70, 2019.
  10. S. Mohan, S. Mullapudi, S. Sammeta, P. Vijayvergia, D. C. Anastasiu, “Stock price prediction using news sentiment analysis”, In 2019 IEEE Fifth International Conference on Big Data Computing Service and Applications (BigDataService), IEEE, 205-208, April, 2019.
  11. X. Li, P. Wu, W. Wang, “Incorporating stock prices and news sentiments for stock ma