Sosyal medyanın yapay zeka öngörü modelleri üzerindeki etkisi: yüksek frekanslı finans verileri üzerine bir uygulama

Piyasada gelecekte oluşacak hareketleri öngörebilmek birçok yatırımcı ve araştırmacının hedefidir. Finansal piyasaların davranışını etkileyen çok fazla etmen olması ve bu etmenlerin birbirleriyle olan karmaşık ilişkileri farklı veri kaynaklarından elde edilen birçok değişkenin birlikte modellenmesini gerektirmektedir. Finansal verilerle birlikte sosyal medya verilerini kullanan araştırmaların sayısı artmaktadır. Günümüzde sosyal medya en önemli iletişim araçlarından biridir ve birçok alana yön verir haldedir. Bu etkiden finansal piyasalarda etkilenmektedir. Bu çalışma kapsamında NASDAQ borsasında yer alan beş adet teknoloji firması seçilmiştir. Sosyal medya verileri X aracılığıyla toplamış ve hisse senedi verileriyle birlikte birçok öznitelik hesaplanarak analizler gerçekleştirilmiştir. X paylaşımını paylaşan kişinin etkisinin ve paylaşımın ulaştığı etki büyüklüğünün algoritmaya dahil edilmesi amacıyla gönderi istatistikleri kullanılarak yazar etki değeri ve post etki değeri öznitelikleri hesaplanmış ve bu öznitelikler gönderilerin duygu değerleriyle birlikte analize dahil edilmiştir. İkili ve üç sınıflı sınıflandırma analizlerinde karar ağacı, rastgele orman, destek vektör makinesi ve lojistik regresyon olmak üzere dört farklı makine öğrenmesi algoritması ve LSTM ağları kullanılmıştır. Algoritmaları kullanılarak borsanın hareket yönü tahmin edilmiş ve bu tahminler market simülasyonunda kullanılarak toplam karlılık değerleri hesaplanmıştır. Yapılan analizler sonucunda hem sosyal medya verilerinin etkisi gösterilmiş hem de en karlı parametre kombinasyonları belirlenmiştir.