KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Sosyoekonomi / 2020 / Cilt: 28 - Sayı: 45

Twitter ile Hisse Senetleri Oynaklığı Tahmin Edilebilir mi?

Can Twitter Forecast Uncertainty of Stocks?

Gürkan BOZMA
Sinan KUL
Sayfa
315–326
Yayın Tarihi
2020-07-30
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Analiz sonuçlarına göre Turkcell ve Vestel için elde edilen duygu puanlarının Arcatel’in koşullu varyansını istatistiki olarak anlamlı bir şekilde artırdığı tespit edilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Tweetlerin duygu analizi ile hisse senedi fiyat hareketleri arasında ilişki olduğu hatta hisse senedi fiyatlarının bu yolla tahmin edilebildiği yapılan çalışmalarla ortaya konmuştur.
📊
Temel Bulgular & Veri:Tweetlerin, hisse senetlerinin oynaklığına etkisinin tahmin edilmesi üzerine yapılan bu çalışmada ayrıca, hisse senetlerinin birbirleri arasındaki ve duygu puanlarının hisse senetleri arasındaki oynaklık geçişkenlikleri de ortaya çıkarılmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Analiz sonuçlarına göre Turkcell ve Vestel için elde edilen duygu puanlarının Arcatel’in koşullu varyansını istatistiki olarak anlamlı bir şekilde artırdığı tespit edilmiştir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Duygu Analizi · Türkçe Tweet · Doğal Dil İşleme

Özet

Tweetlerin duygu analizi ile hisse senedi fiyat hareketleri arasında ilişki olduğu hatta hisse senedi fiyatlarının bu yolla tahmin edilebildiği yapılan çalışmalarla ortaya konmuştur. Tweetlerin, hisse senetlerinin oynaklığına etkisinin tahmin edilmesi üzerine yapılan bu çalışmada ayrıca, hisse senetlerinin birbirleri arasındaki ve duygu puanlarının hisse senetleri arasındaki oynaklık geçişkenlikleri de ortaya çıkarılmıştır. Çalışma kapsamında, ürünlerinin Türkiye’de satışı yapılan ve Borsa İstanbul’da faaliyet gösteren 3 telefon markası (Alcatel, Turkcell ve Vestel) hakkında paylaşılan Türkçe tweetler üzerinde Naive Bayes ile duygu analizi yapılmıştır. Analiz sonuçlarına göre Turkcell ve Vestel için elde edilen duygu puanlarının Arcatel’in koşullu varyansını istatistiki olarak anlamlı bir şekilde artırdığı tespit edilmiştir.

Abstract

Academic studies have shown that there is a relationship between emotional analysis results of tweets and stock price movements, and then stock prices can be estimated using this relationship. In this study, in which the effect of tweets on the volatility of the stock is estimated, the volatility scores and the emotion scores between the stocks were also revealed. In the scope of the study, sentiment analysis with Naive Bayes was performed on Turkish tweets shared by three phone companies (Alcatel, Turkcell and Vestel) which are in Borsa Istanbul and whose products are sold in Turkey. According to the results of the analysis, it was found that sentiment scores obtained for Turkcell and Vestel significantly increased Alcatel's conditional variance statistically.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

BOZMA, G., KUL, S. (2020). Twitter ile Hisse Senetleri Oynaklığı Tahmin Edilebilir mi?. Sosyoekonomi, Cilt: 28 - Sayı: 45, 315–326. https://ajindex.com/articles/139607

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (9)

  1. Aich, S., Kim, H. C., Sain, M., & Deo, B. B. (2017, February). Analyzing stock price changes using event related Twitter feeds. In 2017 19th International Conference on Advanced Communication Technology (ICACT) (pp. 484-487).
  2. IEEE. Akarsu, C., & Diri, B. (2016). "Twitter ile Türk Televizyonları Rating Tahmini" [Bildiri]. The Signal Processing and Communication Application Conference (SIU), 2016 24th, Zonguldak. Attigeri, G. V., MM, M. P., Pai, R. M., & Nayak, A. (2015, November). Stock market prediction: A big data approach. In TENCON 2015-2015 IEEE Region 10 Conference (pp. 1-5).
  3. IEEE. Bian, J., Topaloglu, U., & Yu, F. (2012). "Towards large-scale twitter mining for drugrelated adverse events" [Bildiri]. The Proceedings of the 2012 international workshop on Smart health and wellbeing Bing, L., Chan, K. C., & Ou, C. (2014, November). Public sentiment analysis in Twitter data for prediction of a company's stock price movements. In 2014 IEEE 11th International Conference on e-Business Engineering (pp. 232-239).
  4. IEEE. Bollen, J., Mao, H., & Zeng, X. (2011). "Twitter Mood Predicts the Stock Market" [Twitter Ruh Hali Borsayı Tahmin Eder]. Journal of Computational Science, 2(1), 1-8.Cakra, Y. E., & Trisedya, B. D. (2015, October). Stock price prediction using linear regression based on sentiment analysis. In 2015 International Conference on Advanced Computer Science and Information Systems (ICACSIS) (pp. 147-154).
  5. IEEE. Claster, W. B., Dinh, H., & Cooper, M. (2010). "Naive Bayes and Unsupervised Artificial Neural Nets for Cancun Tourism Social Media Data Analysis" [Bildiri]. The Nature and Biologically Inspired Computing (NaBIC), 2010
  6. Second World Congress on, Kitakyushu, Japan. Çoban, Ö., Özyer, B., & Özyer, G. T. (2015, May). Sentiment analysis for Turkish Twitter feeds. In 2015 23nd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU) (pp. 2388-2391).
  7. IEEE. Engle, R. & Kroner, K. 1995. Multivariate simultaneous generalized ARCH. Econometric Theory 11: 122–150.
  8. Hu, Z., Jiao, J., & Zhu, J. (2014). Using Tweets to Predict the Stock Market. Nguyen, L. T., Wu, P., Chan, W., Peng, W., & Zhang, Y. (2012). "Predicting Collective Sentiment Dynamics From Time-Series Social Media" [Bildiri]. The Proceedings of the first international workshop on issues of sentiment discovery and opinion mining, Çin. Nofer, M., & Hinz, O. (2015). Using twitter to predict the stock market. Business & Information Systems Engineering, 57(4), 229-242.
  9. Pagolu V. S., Challa, K. N