Hisse senedi fiyatlarının makine öğrenmesi yöntemleri ve derin öğrenme algoritmaları ile tahmini

Türkiye gibi gelişmekte olan ekonomiler açısından menkul kıymetler piyasasının fiyat tahminlerinin yapılması oldukça önemlidir, ancak piyasalarda her türlü spekülatif hareketin yaşanması bu borsalarda iniş ve çıkışların çok yüksek olmasına neden olmaktadır. Bu durum yatırımcıların hisse senedi fiyat hareketlerini tahmin edebilmelerini güçleştirmekte ve dolayısıyla yatırımlarını doğru değerlendiremedikleri için kayıplar yaşamalarına sebep olmaktadır. Bu nedenle yatırımcılar gelecekteki hisse senedi fiyatlarını doğru tahmin edebilmek için çeşitli yöntem ve metotlar kullanma ihtiyacı hissetmektedirler. Son zamanlarda bu tahminlerin elde edilmesinde makine öğrenmesi yöntemleri ve derin öğrenme algoritmaları diğer alanlarda olduğu gibi finans alanında da sıkça kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmada, veri seti olarak Borsa İstanbul Ulusal-100 Endeksi (BIST 100)'de işlem gören firmaların hisse senetlerinin günlük 2. seans açılış ve kapanış fiyatlarına ilişkin Ocak 2010 ile Ocak 2019 tarihleri arasındaki veriler kullanılmıştır. Çalışmada makine öğrenmesi ve derin öğrenme ışığında bu hisse senetlerinin açılış ve kapanış fiyatlarının tahmin edilmesi amaçlanmaktadır. Bu kapsamda tahminleme modeli oluşturabilmek adına Çok Katmanlı Algılayıcılar (ÇKA) ve Destek Vektör Makineleri (DVM) gibi klasik makine öğrenimi yöntemleri ve Uzun Kısa Dönemli Hafıza (UKVH) yöntemi gibi derin öğrenme algoritmaları kullanılmaktadır. Çalışmanın sonucunda ÇKA ve UKVH ağlarının DVM'lerine göre daha tutarlı tahminler yaptığı tespit edilmiştir. Bu sonuç analizlerde gruplar arasında fark olup olmadığını gösteren çift kuyruklu t-testi analizi ile de desteklenmiştir.