Borsa Endeksi Hareketlerinin Tahmini: Trend Belirleyici Veri
Bu çalışma BIST 100 borsa endeksinin negatif ve pozitif yönlü hareketlerinin tahmin edilmesini konu edinmektedir. Yapay sinir ağı, destek vektör makinesi ve naive Bayes algoritmasının tahmin performansları karşılaştırılmaktadır. Analizler iki aşamalı olarak yapılmaktadır. Birinci aşamada tahmin mode...
Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Selcuk University Press
2019-04-01
|
| Series: | Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/683173 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | Bu çalışma BIST 100 borsa endeksinin negatif ve pozitif yönlü
hareketlerinin tahmin edilmesini konu edinmektedir. Yapay sinir ağı, destek
vektör makinesi ve naive Bayes algoritmasının tahmin performansları
karşılaştırılmaktadır. Analizler iki aşamalı olarak yapılmaktadır. Birinci
aşamada tahmin modellerinde girdi olarak kullanılacak dokuz adet teknik
gösterge, borsa endeksi açılış, kapanış, en yüksek ve en düşük fiyatlar,
kullanılarak hesaplanmakta ve sürekli olan bu teknik göstergeler
barındırdıkları trende göre kategorize edilerek yeni bir veri seti
oluşturulmaktadır. İkinci aşamada ise, trend belirleyici veri seti girdi olarak
kullanılmakta ve seçilen üç makine öğrenme algoritması kullanılarak tahminler
yapılmaktadır. BIST 100 veri seti 2009-2018 Aralığını kapsayan günlük kapanış
fiyatlarını içermektedir. Analizlerle, destek vektör makineleri algoritmasının
en iyi sınıflandırıcı olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Ayrıca, daha önceki benzer
çalışmalarla karşılaştırmalar yapılarak gerek kullanılan veri seti gerekse
tahmin modellerinin etkileri tartışılmaktadır. |
|---|---|
| ISSN: | 2564-7458 |