Volatilite aktivasyon fonksiyonu ile zaman serisi tahmini

Zaman serisi analizi zor bir o kadarda kritik bir konudur. Zaman serisi analizi toplumun birçok kesimi tarafından kullanılmakta kritik kararlarda önemli bir rol oynamaktadır. Bununla birlikte zaman serisi analizi ile ilgili modern çalıĢmalar çok kısıtlı ve yeterli değildir. ÇalıĢma kapsamında zaman serisi analizi için yapay zeka tekniklerinden yararlanılmıĢtır. Yapay zeka teknikleri kullanılırken hiper parametrelerin belirlenmesi, verilere göre farklı aktivasyon fonksiyonlarının kullanılması ihtiyacı, aktivasyon fonksiyonlarındaki problemler, modelin farklı noktalarında aktivasyon fonksiyonu kullanılması, aktivasyon fonksiyonun veri türüne yakınsamaması gibi problemler bulunmaktadır. ÇalıĢma kapsamında bu problemlerin çözümü ve zaman serisi analizi üzerine önerilerde bulunulmuĢ bu öneriler ispatlanmıĢtır. Problemlerin çözümü için modifiye aktivasyon fonksiyonları ve kollektif sınıflandırma ile yapay zeka algoritmalarının yarıĢtırılması yöntemleri kullanılmıĢtır. Leaky ReLU ve Sigmoid fonksiyonu üzerine modifiye iĢlemi yapılmak suretiyle Modifiye Sigmoid ve Modifiye Leaky ReLU fonksiyonları önerilmiĢtir. Modifiye sigmoid fonksiyonu ile vanishing gradyan ve ReLU fonksiyonunda bulunan linear olma problemleri çözülmüĢtür. Literatürde önerilen finansal enstrüman tahmin modellerini kapsayıcı bir mimari oluĢturularak bu kapsamda bir uygulama geliĢtirilmiĢtir. Önerilen yöntemeler literatür çalıĢmaları ile kıyaslanarak yöntemlerin doğrulukları ve uygulanabilirlikleri ispatlanmıĢtır. Yapılan çalıĢma sonucunda literatüre yeni aktivasyon fonksiyonları ve yapay zeka algoritmaları katkılarında bulunulmakla birlikte problemlerin çözümüne alternatif yöntemler sunulmuĢtur. Bu çalıĢmalar sonucu göstermiĢtir ki önerilen yöntemler uygulanabilir ve tutarlıdır.