Araştırma Makalesi

BORSA ENDEKSİ HAREKETLERİNİN MAKİNE ÖĞRENME ALGORİTMALARI İLE TAHMİNİ

Sayı: 23 9 Nisan 2019
PDF İndir
EN TR

BORSA ENDEKSİ HAREKETLERİNİN MAKİNE ÖĞRENME ALGORİTMALARI İLE TAHMİNİ

Öz

Finansal zaman serilerinin barındırdığı belirsizlik, kaotik hareketler yanında doğrusal olmayan dinamik yapı, tahminleri oldukça güçleştirmektedir. Borsa endekslerinin politik değişimler, ekonominin genel görünümü, yatırımcıların beklenti ve yatırım tercihleri ve diğer endekslerin hareketleri gibi birçok makroekonomik faktörden etkilenmeleri, endeks tahminlerini oldukça zor ancak bir o kadar da çekici kılmaktadır. Borsa endeksi hareketleri ve geleceğe dönük tahminler üretmede makine öğrenme algoritmalarının başarılı oldukları bilinmektedir. Bu çalışmada BIST 100 endeksi hareketlerinin yönünün tahmin edilmesi problemi ele alınmıştır. Üç farklı makine öğrenme algoritması olan yapay sinir ağları, destek vektör makineleri ve naive Bayes sınıflandırıcı algoritması kullanılmış ve performansları karşılaştırılmıştır. Borsa endeksi tahminleri için kullanılan on teknik gösterge modeller için girdi olarak kullanılmıştır. Veri seti 2009-2018 periyodunu kapsayan günlük kapanış değerlerini içermektedir. Analiz sonuçları, her üç modelin de borsa endeks hareketlerini yakalamada kullanılabilir olduğunu, yapay sinir ağı algoritmasının ise daha iyi bir sınıflandırıcı olduğunu göstermiştir.

Anahtar Kelimeler

BIST100,yapay sinir ağları,destek vektör makineleri,naive Bayes,makine öğrenme

Kaynakça

  1. Abu-Mostafa, Y. S., ve Atiya, A. F. (1996). Introduction to financial forecasting. Applied Intelligence, 6(3), 205–213. http://doi.org/10.1007/BF00126626
  2. Atsalakis, G. S., ve Valavanis, K. P. (2009). Surveying stock market forecasting techniques – Part II: Soft computing methods. Expert Systems with Applications, 36(3, Part 2), 5932–5941. http://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.eswa.2008.07.006
  3. Cao, L., ve Tay, F. E. H. (2001). Application of support vector machines in financial time series forecasting. Omega, 29(4), 309–317. http://doi.org/10.1016/S0305-0483(01)00026-3
  4. Chen, A.-S., Leung, M. T., ve Daouk, H. (2003). Application of neural networks to an emerging financial market: forecasting and trading the Taiwan Stock Index. Computers & Operations Research, 30(6), 901–923. http://doi.org/https://doi.org/10.1016/S0305-0548(02)00037-0
  5. Chen, Z., Matousek, R., ve Wanke, P. (2018). Chinese bank efficiency during the global financial crisis: A combined approach using satisficing DEA and Support Vector Machines☆. North American Journal of Economics and Finance, 43(September 2017), 71–86. http://doi.org/10.1016/j.najef.2017.10.003
  6. Chun, S.-H., ve Kim, S. H. (2004). Data mining for financial prediction and trading: application to single and multiple markets. Expert Systems with Applications, 26(2), 131–139. http://doi.org/https://doi.org/10.1016/S0957-4174(03)00113-1
  7. Enke, D., ve Thawornwong, S. (2005). The use of data mining and neural networks for forecasting stock market returns. Expert Systems with Applications, 29(4), 927–940. http://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.eswa.2005.06.024
  8. Hsu, S. H., Hsieh, J. P. A., Chih, T. C., ve Hsu, K. C. (2009). A two-stage architecture for stock price forecasting by integrating self-organizing map and support vector regression. Expert Systems with Applications, 36(4), 7947–7951. http://doi.org/10.1016/j.eswa.2008.10.065
  9. Hua, S., ve Sun, Z. (2001). Support vector machine approach for protein subcellular localization prediction. Bioinformatics, 17(8), 721–728.
  10. Huang, W., Nakamori, Y., ve Wang, S.-Y. (2005). Forecasting stock market movement direction with support vector machine. Computers & Operations Research, 32(10), 2513–2522. http://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.cor.2004.03.016

Kaynak Göster

APA
Pabuçcu, H. (2019). BORSA ENDEKSİ HAREKETLERİNİN MAKİNE ÖĞRENME ALGORİTMALARI İLE TAHMİNİ. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 23, 179-190. https://doi.org/10.18092/ulikidince.484138
AMA
1.Pabuçcu H. BORSA ENDEKSİ HAREKETLERİNİN MAKİNE ÖĞRENME ALGORİTMALARI İLE TAHMİNİ. UİİİD. 2019;(23):179-190. doi:10.18092/ulikidince.484138
Chicago
Pabuçcu, Hakan. 2019. “BORSA ENDEKSİ HAREKETLERİNİN MAKİNE ÖĞRENME ALGORİTMALARI İLE TAHMİNİ”. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, sy 23: 179-90. https://doi.org/10.18092/ulikidince.484138.
EndNote
Pabuçcu H (01 Nisan 2019) BORSA ENDEKSİ HAREKETLERİNİN MAKİNE ÖĞRENME ALGORİTMALARI İLE TAHMİNİ. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi 23 179–190.
IEEE
[1]H. Pabuçcu, “BORSA ENDEKSİ HAREKETLERİNİN MAKİNE ÖĞRENME ALGORİTMALARI İLE TAHMİNİ”, UİİİD, sy 23, ss. 179–190, Nis. 2019, doi: 10.18092/ulikidince.484138.
ISNAD
Pabuçcu, Hakan. “BORSA ENDEKSİ HAREKETLERİNİN MAKİNE ÖĞRENME ALGORİTMALARI İLE TAHMİNİ”. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi. 23 (01 Nisan 2019): 179-190. https://doi.org/10.18092/ulikidince.484138.
JAMA
1.Pabuçcu H. BORSA ENDEKSİ HAREKETLERİNİN MAKİNE ÖĞRENME ALGORİTMALARI İLE TAHMİNİ. UİİİD. 2019;:179–190.
MLA
Pabuçcu, Hakan. “BORSA ENDEKSİ HAREKETLERİNİN MAKİNE ÖĞRENME ALGORİTMALARI İLE TAHMİNİ”. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, sy 23, Nisan 2019, ss. 179-90, doi:10.18092/ulikidince.484138.
Vancouver
1.Hakan Pabuçcu. BORSA ENDEKSİ HAREKETLERİNİN MAKİNE ÖĞRENME ALGORİTMALARI İLE TAHMİNİ. UİİİD. 01 Nisan 2019;(23):179-90. doi:10.18092/ulikidince.484138

Cited By