Doğal dil işleme tabanlı duygu analizinin ve değişken seçim yöntemlerinin hisse senedi fiyat tahminine etkisi

Bu çalışmanın amacı, haber metinlerinin hisse senedi fiyat tahmini üzerindeki etkisini incelemektir. Ayrıca boyut indirgeme tekniklerinin ve regülarizasyon yöntemlerinin tahmin performansına etkisi araştırılmıştır. Bu amaçla boyut indirgeme teknikleri ve regülarizasyon yöntemlerinin yanı sıra ilgili tekniklerin hibrit varyasyonları kullanılmıştır. Haber metinlerinden dört farklı doğal dil işleme değişkeni hesaplanmış ve modellere dahil edilmiştir. Zaman Serisi değişkenlerine doğal dil işleme değişkenleri kombinasyonlar halinde eklenmiş ve etkileri ARIMAX, ANN, LSTM ve GRU yöntemlerinin tahmin performansıyla beraber karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. Uygulamalar; simülasyon çalışmaları ve sekiz hisse senedi üzerinde gerçekleştirilmiştir. Boyut indirgeme teknikleri ile regülarizasyon yöntemleri ve doğal dil işleme değişkenlerinin modele dahil edilmesinin etkileri uygulamalarla analiz edilmiştir. Bulgular, sadece teknik göstergelerin değil, aynı zamanda haber metni analizinin de hisse senedi fiyat tahmin doğruluğuna olumlu katkı sağladığını göstermiştir. Boyut indirgeme tekniklerinin regülarizasyon yöntemleriyle bütünleştirilmesi, değişken karmaşıklığını yönetmede etkili olmuştur. Hibrit yaklaşım ve haber duygu analizinden yararlanılarak kapsamlı bir finansal piyasa tahmin çerçevesi sunulmuştur.