Derin Öğrenme Teknikleri Kullanılarak Borsadaki Hisse Değerlerinin Tahmin Edilmesi

3rd International Conference on Applied Engineering and Natural Sciences, Konya, Türkiye, 20 - 23 Temmuz 2022, ss.832

Yayın Türü: Bildiri / Özet Bildiri
Basıldığı Şehir: Konya
Basıldığı Ülke: Türkiye
Sayfa Sayıları: ss.832
Erciyes Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Borsada işlem gören hisse senetlerinin fiyatlamasında, farklı tipte ve çok miktarda kuvvet etkendir. Bu kuvvetler arasındaki etkileşimlerin karmaşık olması sebebiyle fiyat hareketlerinin önceden tam doğrulukla tahmin edilmesi oldukça zordur. Ancak istatistik teorilerinden doğan ve ancak günümüz bilgisayarları ile uygulanması mümkün olan karmaşık derin öğrenme teknikleri ile bu değerlerin kısa dönem tahminleri mümkündür. Sunulan çalışmada Borsa İstanbul içerisinde işlem görmekte olan ISCTR hisse senedinin uzun dönem verilerine bakılarak günlük değer tahmini yapılmıştır. Ayrıca ilgili hissenin verilerine ek olarak, tahmin kabiliyetini artırmak amacıyla VAKBN, GARAN, QNBFB ve AKBNK hisse senetlerinin ve USD/TRY, BIST30, BANKX endekslerinin tarihsel verileri de kullanılmıştır. Sunulan çalışmada çok değişkenli yapıda uzun kısa-dönem hafıza (Long Short-Term Memory, LSTM) algoritması Adam ve RMSProp optimize edicileri ile kullanılmış ve performansı gözlemlenmiştir.