3rd International Conference on Applied Engineering and Natural Sciences, Konya, Turkey, 20 - 23 July 2022, pp.832
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.