Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, sa.39, ss.143-148, 2022 (Hakemli Dergi)
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.