Payların kapanış fiyatlarının makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmin edilmesi

Payların fiyatlarının tahmin edilmesine yönelik finansal alanda pek çok çalışma yapılmaktadır. Payların fiyatına etki eden çok sayıda değişken bulunmaktadır. Finansal alanda devam eden araştırma ve çalışmalara katkı sağlamak amacıyla finansal veriler ile makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak farklı sektörlerdeki payların kapanış fiyatı tahmini yapılacaktır. 2016 - 2018 yılındaki ortalama piyasa değeri en büyük olan paylar belirlenecek ve ilk on beş pay için ayrı ayrı ve sektör bazında gruplandırma yapılarak incelemeler yapılacaktır. Finansal verilerin tahmin edilmesine yönelik makine öğrenmesi algoritmalarından arttırılmış karar ağacı regresyonu, sinir ağı regresyonu, doğrusal regresyon, karar ormanı regresyonu, poisson regresyon, bayesian doğrusal regresyon kullanılacaktır. Veri setinde 01.01.2016 – 31.12.2018 tarih aralığı için günlük ve pay bazında işlem ve fiyat bilgileri, altın fiyatı, döviz fiyatı, tahvil endeksi faiz bilgileri ve tüm değişkenlerin günlük değişim değerleri finansal değişken olarak belirlenmiştir. Seçilen dönemdeki piyasa değeri en yüksek olan ilk on beş pay için ve tüm Borsa İstanbul'da işlem gören paylar için ayrı veri setleri oluşturularak öğrenme ve tahmin yapılacaktır. Ayrıca algoritmaların parametreleri değiştirildiğinde sonuç üzerine etkisi değerlendirilecektir. Çalışma sonucunda, seçilen paylar için kapanış fiyatına etkisi yüksek olan finansal değişkenler ve makine öğrenimi algoritmaları belirlenecektir. Aynı zamanda farklı sektördeki paylar için oluşturulan tahmin sonucu karşılaştırılacak ve sektör bazında farklar ortaya konulacaktır.