• Türkçe
    • English
  • Türkçe 
    • Türkçe
    • English
  • Giriş
Öğe Göster 
  •   RTEÜ
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • Öğe Göster
  •   RTEÜ
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • Öğe Göster
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Enhancing trading strategies: mandani fuzzy logic forecasting for borsa istanbul stocks using important indicators

Göster/Aç

Full Text / Tam Metin (948.5Kb)

Erişim

info:eu-repo/semantics/openAccess

Tarih

2025

Yazar

Özer, Erman
Sevinçkan, Nurullah
Demiroğlu, Erdem
Aydos, Hasan

Üst veri

Tüm öğe kaydını göster

Künye

Ozer, E., SEVİNÇKAN, N., DEMİROĞLU, E., & AYDOS, H. (2025). Enhancing Trading Strategies: Mandani Fuzzy Logic Forecasting for Borsa Istanbul Stocks Using Important Indicators. International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering, 11(1), 508-515. https://doi.org/10.22399/ijcesen.695

Özet

Recent years have seen significant financial market advancements, predicting stock or crypto exchange prices is a complex and risky process. Developments in the financial world are becoming increasingly interesting, especially for traders and investors who want to maximise profits. Nowadays, financial forecasting analysis is changing as conditions change and popular methods are preferred instead of traditional methods. Current changes and developments in the markets have become very important with the fuzzy logic method and the selection of indicators. In this study demonstrates that significant success was achieved by combining the strengths of six popular indicators RSI, SO, MACD, OBV, BB, and CCI to mitigate their weaknesses and enhance prediction accuracy. This study provides forecasting analysis with mandani fuzzy logic method to facilitate the operation of 655 companies listed in Borsa Istanbul (BIST). FROTO stock data belonging to Ford Otosan company on BIST is used as data. This study aims to enable traders and investors to maximize their profits or increase their portfolios. The most accurate results were obtained using membership functions created for the indicators and 34 rules created using the Mamdani fuzzy method.

Kaynak

International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering

Cilt

11

Sayı

1

Bağlantı

https://doi.org/10.22399/ijcesen.695
https://hdl.handle.net/11436/10879

Koleksiyonlar

  • Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Koleksiyonu [49]
  • Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [6225]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 




| Yönerge | Rehber | İletişim |

DSpace@RTEÜ

by OpenAIRE
Gelişmiş Arama

sherpa/romeo

Göz at

Tüm DSpaceBölümler & KoleksiyonlarTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına GöreBu KoleksiyonTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına Göre

Hesabım

GirişKayıt

İstatistikler

Google Analitik İstatistiklerini Görüntüle

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Rehber|| Yönerge || Kütüphane || Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi || OAI-PMH ||

Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi, Rize, Türkiye
İçerikte herhangi bir hata görürseniz, lütfen bildiriniz:

Creative Commons License
Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@RTEÜ:


DSpace 6.2

tarafından İdeal DSpace hizmetleri çerçevesinde özelleştirilerek kurulmuştur.