- Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi
- Vol: 12 Issue: 2
- Makine Öğrenmesi Teknikleri İle Banka Hisse Senetlerinin Fiyat Tahmini
Makine Öğrenmesi Teknikleri İle Banka Hisse Senetlerinin Fiyat Tahmini
Authors : Zinnet Duygu Ak?eh?r, Erdal Kiliç
Pages : 30-39
View : 6 | Download : 2
Publication Date : 2019-12-17
Article Type : Research
Abstract :Banka hisse senetlerinin bir gün sonraki kapanış fiyatını tahmin etmek zor bir problemdir. Çünkü hisse senetleri fiyatlarını etkileyen çok sayıda etken vardır. Bu çalışmada 1 Ocak 2016 - 9 Mayıs 2019 tarihleri arasındaki veriler ele alınarak bazı banka hisse senetlerinin bir gün sonraki kapanış fiyatları tahmin edilmeye çalışılmıştır. Hisse senedi hareketlerinde doğrusal örüntülere rastlanması sebebiyle tahmin modeli geliştirilirken karar ağacı, çoklu regresyon ve rassal orman yöntemlerinden yararlanılmıştır. Bu yöntemlerle oluşturulan modeller için iki farklı girdi değişken kümesi kullanılmıştır. Birinci veri kümesinde, 46 teknik ve 4 temel göstergeden oluşan toplam 50 gösterge vardır. İkincisi ise teknik göstergelerde yapılan indirgemeler sonucunda 29 teknik gösterge ve 4 temel göstergeden oluşan toplam 33 göstergeden meydana gelmektedir. Bu iki farklı girdi değişken kümesi için her iki modelin tahmin performansı R 2 ölçütü ile değerlendirilmiştir. R 2 sonuçları incelendiğinde, teknik göstergede yapılan indirgemenin modellerin tahmin performansını olumlu yönde etkilediği görülmüştür.Keywords : tahmin, hisse senedi fiyatı, karar ağacı, çoklu regresyon, rassal orman, teknik ve temel gösterge