Abstract
Finans dünyasında hisse senedi ticareti en önemli faaliyetlerden biridir. Hisse senedi verileri finansal bir zaman serisi olarak ele alınmaktadır. Zaman serisi olarak hisse senedi tahmini, bir finansal borsada işlem gören hisse senedinin gelecekteki değerini belirlemeye çalışma eylemidir. Finansal varlıkların fiyatını tahmin etmek, doğru tahminlerle yatırımcıların alacağı kararlarda risk faktörünü azaltabileceğinden önemlidir. Ancak hisse senedi piyasası çok çeşitli faktörlere bağlı olarak değişkenlik gösterdiğinden tahminlemesi zor bir sektör olarak bilinmektedir. Makine öğrenme yöntemleri özellikle de derin öğrenme algoritmaları birçok alanda olduğu gibi finans alanında da tahminlemede sıkça kullanılmaktadır. Bu çalışmada, derin öğrenme yöntemlerinden olan Uzun-Kısa Süreli Bellek ağları kullanarak hisse senedi tahmini yapılmıştır. Borsa İstanbul, Teknoloji Endeksi kapsamındaki dört hisse belirlenerek 2012-2022 yılları arasında 2578 günlük bir veri seti oluşturulmuş ve kurulan model ile eğitim ve test işlemi gerçekleştirilmiştir. Test işlemi sonucunda tutarlı ve gerçeğe yakın tahminler elde edilmiştir.
Published Version (Free)
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have