Yapay sinir ağları ile hisse senedi kapanış fiyatlarının tahmini ve portföy optimizasyonu

Modern portföy teorisinde, yatırım araçlarını çeşitlendirmenin yatırım risklerini azalttığı kabul edilen bir gerçektir. Yatırımcı doğal olarak piyasada maruz kaldığı riske karşın en büyük getiriyi elde etmek istemektedir. Yatırım, gelecekle ilgili bir süreç olduğundan doğal olarak belirsizlikler ve riskler içermektedir. Portföy optimizasyonu üzerine yapılan çalışmalarda genellikle geçmişe dayalı getiri değerleri kullanılmıştır. Bu çalışmanın amacı, tahminleme yöntemlerine göre Markowitz'in ortalama-varyans modelinin performansını analiz etmektir. Çalışmada BIST 30 'da işlem gören 26 hisse senedine ait 2008-2014 yılları arasındaki aylık getiri değerleri kullanılmıştır. En iyi tahmin aracının bulunması için Yapay Sinir Ağları ve Zaman Serileri Analizi Yöntemleri karşılaştırılmıştır. İlk olarak, Yapay Sinir Ağlarının en iyi parametre değerlerinin bulunması amaçlanmıştır. Tahminler gerçekleştirilmeden önce farklı zaman dilimleri, nöron sayıları, girdi değişkeni sayıları ve öğrenme algoritmaları kullanılarak tahminleme modelleri oluşturulmuştur. Bu modellerin tahmin sonuçları karşılaştırılırken MAE, MSE, MAPE hata ölçümleri kullanılmıştır. İkinci aşamada, 2008-2013'e ait aylık ortalama getirilerden hareketle Basit Ortalama, Hareketli Ortalamalar, Üstel Düzeltme ve Trend Analizi Yöntemleri kullanılarak 2014'e ait 12 aylık getiriler tahmin edilip Yapay Sinir Ağı Sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Sonuçlara göre en iyi tahmin değerlerini veren yöntemlerin Yapay Sinir Ağları ve Üstel Düzeltme yöntemleri olduğu tespit edilmiştir. Bu iki yöntemin tüm hisse senetlerinde birbirlerine üstünlük sağlamadıkları görülmüştür. Son olarak, Yapay Sinir Ağları, Üstel Düzeltme ve geçmiş gerçek veriler kullanılarak oluşturulan Markowitz 'in Ortalama-Varyans modellerinin farklı beklenen getiri düzeylerindeki eniyi varyans değerleri, 2014 yılına ait gerçek varyans değerleri kullanılarak karşılaştırılmıştır. Hesaplama sonuçlarına göre, birleştirilmiş Yapay Sinir Ağları-Üstel Düzeltme tahmin yöntemi ile Markowitz'in Ortalama-Varyans modelinin birlikte kullanılması sonucunda en iyi sonucunun elde edildiği görülmüştür. Anahtar Kelimeler: Portföy Optimizasyonu, Tahminleme, Yapay Sinir Ağları, Zaman Serileri Analizi.