Menkuller kıymetlerin değerlerini belirli vadelerde değer tayını yapay zekâ yöntemlerini hibrit olarak kullanılarak elde edilmesi

Finansal piyasaların artan oynaklığı ve klasik analizlerin doğasında bulunan sınırlamalarla birlikte, bu tür veri odaklı ve hesaplamalı yöntemler, yatırım fonlarının performansını değerlendirmek için gerekli bir adım haline gelmektedir. Bu bağlamda, çalışma, Türkiye'deki yatırım fonlarının performansını teknik analiz göstergeleri ve yapay zekâ tabanlı tahmin modelleri uygulayarak değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Çalışma, Hisse Senedi Şemsiye Fonları ve Kıymetli Maden Şemsiye Fonları veri setleri etrafında iki aşamalıdır. Takasbank ve Kamuyu Aydınlatma Platformu (KAP) gibi güvenilir kaynaklardan gelen veriler, tarihsel fon fiyatları, günlük getiri, fon yatırımcılarının büyüklüğü ve tüm portföy gibi önemli faktörlerden oluşmaktadır. Çalışma iki aşamaya ayrılmıştır. İlk adımda, fonların performansını teknik analiz göstergeleri (örneğin, hareketli ortalama- MA20 ve MA50, oynaklık ölçüsü olarak standart sapma- StdDev20 ve korelasyon matrisleri) ile tanımladık. İkinci adımda, yatırım fonlarının STP'si bir yapay zekâ tahmin yöntemi olan LSTM (Uzun Kısa Süreli Bellek) ile gerçekleştirildi. Veriler Min-Max normalizasyonu kullanılarak ön işleme tabi tutuldu ve modelin performansı MSE, MAE, R-kare gibi farklı metrikler kullanılarak test edildi. Modelin genelleştirilmesini artırmak için 5 katlı çapraz doğrulama yapıldı. Fonların sonuçları, bazılarının teknik analiz veya LSTM modeli kullanılarak tahmin edilebilir ve istikrarlı performanslara sahip olduğunu, diğerlerinin ise büyük dalgalanmalar nedeniyle daha riskli olduğunu gösterdi. Dolayısıyla, tezimiz, yatırımcılar, portföy yöneticileri ve akademisyenler için iki tür finansal analizin (teknik ve tahmin) birleştirilebileceğini göstererek literatüre yeni bir katkı sunmaktadır.