Finansal zaman serisi tahmininde açıklanabilir yapay zeka ile makine öğrenimi tahmin performansının geliştirilmesi

Son zamanlarda, makine öğrenimi tekniklerini kullanarak borsa fiyat yönünü başarılı bir şekilde tahmin etmede önemli miktarda çaba sarf edilmektedir. Makine öğrenmesi teknikleri ve modelleri, yapısı gereği literatürde kara kutu olarak adlandırılırlar, yani modelin yapmış olduğu tahmin ve çıkarımların nasıl yapıldığına dair çıkarsama yapılamaz. Bu duruma dair çözüm önerileri "açıklanabilir yapay zeka" çatısı altında geliştirilmektedir. Bu çalışmada daha başarılı makine öğrenmesi teknikleri geliştirmek yerine mevcut modellerin tahminlerinin güvenilirliğini değerlendirmek için kullanılabilecek ve böylece karar vericinin genel tahmin performansının düşmesinden sorumlu olan kötü kararlardan kaçınmasına olanak tanıyan bir açıklanabilir yapay zeka yaklaşımı önerilmektedir. Çünkü tahmin modelinin herhangi bir tahminden ne kadar emin olduğunun bir ölçüsü olsaydı, nispeten daha yüksek güvenilirliğe sahip tahminler karar vermek için kullanılabilirken, daha düşük kaliteli kararlardan kaçınılabilmesine olanak sağlanabilir. Bu çalışmada, makine öğrenimi, açıklanabilir yapay zeka ve deneysel mod ayrışımına dayalı borsa yönü tahmini için yeni bir iki aşamalı tahmin modeli önerilmiştir. Çalışmanın bulgularına göre tahmin modelinin literatürdeki mevcut tahmin modellerinden daha başarılı sonuçlar ürettiği gösterilmektedir.