@article{article_1442589, title={Piyasa Yönünün Derin Öğrenme ile Tahmini: E-7 Ülke Borsaları Üzerine Bir Uygulama}, journal={Maliye ve Finans Yazıları}, pages={92–111}, year={2025}, DOI={10.33203/mfy.1442589}, author={Ayyıldız, Nazif}, keywords={Derin Öğrenme, H20 Derin Öğrenme Modeli, Sınıflandırma, Gelişmekte Olan Ülkeler.}, abstract={Bu çalışmada, derin öğrenme yönteminin yükselen piyasa ekonomileri olarak bilinen E-7 ülkelerinin borsa endeksleri üzerindeki tahmin performansının incelenmesi amaçlanmıştır. Bu bağlamda, IPC (Meksika), SSE (Çin), BIST 100 (Türkiye), RTS (Rusya), BOVESPA (Brezilya), IDX (Endonezya) ve NIFTY 50 (Hindistan) borsa endekslerinin günlük hareket yönleri H2O derin öğrenme modeli kullanılarak tahmin edilmiştir. Modelin girdileri olarak, 01.01.2015 ve 31.12.2024 tarihleri arasında günlük kapanış fiyatlarına dayalı olarak hesaplanan teknik göstergeler kullanılmıştır. Tahmin sürecinde veriler %80 eğitim ve %20 test seti olarak bölünmüştür. Hesaplanan doğruluk oranları IPC endeksi için %88,47, SSE için %78,13, BIST 100 için %77,29, RTS için %76,05, BOVESPA için %75,81, IDX için %75,05 ve NIFTY 50 için %74,34 olarak bulunmuştur. Elde edilen bulgular, derin öğrenme yöntemlerinin borsa endeksi hareketlerini belirli bir doğruluk düzeyiyle tahmin edebildiğini göstermektedir.}, number={123}, publisher={Maliye ve Finans Yazıları Yayıncılık Ltd. Şti.}