top of page
  • Yazarın fotoğrafıUlaş Taylan Met

Makine Öğrenmesi ile Borsada Tahmin Modelleri Oluşturma



Borsa, finansal piyasalarda hisse senetleri, tahviller, emtialar ve diğer varlık türlerinin alınıp

satıldığı bir platformdur. Borsa yatırımcıları için, doğru tahminler yaparak kar elde etmek oldukça önemlidir. Son yıllarda, makine öğrenmesi tekniklerinin borsa tahminleri için kullanılması büyük ilgi görmektedir. Makine öğrenmesi, istatistik, veri madenciliği ve yapay zeka alanlarını birleştirerek bilgisayar sistemlerinin verilerden öğrenme ve tahmin yapabilme yeteneğini geliştirir.


Makine Öğrenmesi ile Borsa Tahmini

Makine öğrenmesi, borsa tahminlerinde kullanılabilecek bir dizi farklı yöntem sunar. İşte bazı

popüler makine öğrenimi teknikleri:


1. Doğrusal Regresyon: Doğrusal regresyon, bir bağımlı değişkenin bağımsız değişkenlerle

olan ilişkisini modellemek için kullanılır. Borsa tahmini için, geçmiş veriler kullanılarak

gelecekteki bir hisse senedinin fiyatının tahmin edilmesi amaçlanır.


2. Destek Vektör Makineleri (SVM): SVM, verileri farklı sınıflara ayırmak için kullanılan bir

sınıflandırma yöntemidir. Borsa tahmini için, fiyat hareketlerini yükseliş ve düşüş olarak

sınıflandırmak ve bu bilgiyi gelecekteki tahminler için kullanmak mümkündür.


3. Yapay Sinir Ağları: Yapay sinir ağları, insan beyninin işleyişini taklit eden matematiksel

modellerdir. Borsa tahminlerinde, gizli katmanlara sahip çok katmanlı sinir ağları

kullanılabilir. Bu ağlar, geçmiş fiyat verilerini ve diğer ilgili faktörleri analiz ederek

gelecekteki fiyatları tahmin etmeye çalışır.


4. Karar Ağaçları: Karar ağaçları, veri kümesini ağaç yapısı şeklinde temsil eden bir

sınıflandırma yöntemidir. Borsa tahminlerinde, fiyat hareketlerini tahmin etmek için farklı

koşullar ve kararlar üzerinde yapılan analizler kullanılabilir.



Veri Toplama ve Önişleme

Makine öğrenimi modellerinin başarılı olabilmesi için doğru ve uygun şekilde işlenmiş verilere

ihtiyaç vardır. Borsa tahminleri için, geçmiş fiyat verileri, hacim bilgileri, teknik göstergeler ve

temel veriler gibi çeşitli faktörleri içeren bir veri kümesi oluşturulmalıdır. Ayrıca, veri hatalarını

düzeltmek, eksik verileri tamamlamak ve gereksiz bilgileri temizlemek gibi ön işleme adımları da gerçekleştirilmelidir.


Model Eğitimi ve Doğrulama

Veri kümesi oluşturulduktan ve ön işleme adımları tamamlandıktan sonra, makine öğrenmesi

modeli eğitilir ve doğrulanır. Genellikle veri kümesi, eğitim ve doğrulama olarak ikiye ayrılır.


Eğitim

verileri üzerinde modelin parametreleri ayarlanır ve ardından doğrulama verileri kullanılarak

modelin performansı değerlendirilir.


Model değerlendirme

Borsa tahminleri için kullanılan makine öğrenmesi modellerinin başarısını

değerlendirmek için çeşitli metrikler kullanılabilir. Bunlar arasında ortalama mutlak hata (MAE),

ortalama karesel hata (MSE), kök ortalama karesel hata (RMSE), doğruluk oranı, hassasiyet ve

geri çağırma gibi metrikler bulunur. Bu metrikler, modelin tahminlerinin gerçek değerlerle ne kadar uyumlu olduğunu ölçer.



Model Uygulaması

Eğitilmiş ve doğrulanmış bir makine öğrenmesi modeli elde edildikten sonra, gerçek zamanlı

borsa tahminleri yapmak için kullanılabilir. Model, güncel verileri kullanarak gelecekteki fiyat

hareketlerini tahmin edebilir ve bu tahminler yatırımcılara rehberlik edebilir.


Sonuç

Makine öğrenmesi, borsada tahmin modelleri oluşturmak için güçlü bir araçtır. Ancak, borsa

tahminleri oldukça karmaşık bir konudur ve birçok faktörü içerir. Dolayısıyla, makine öğrenmesi modelleri sadece tek başına kullanıldığında tam olarak doğru sonuçlar veremeyebilir. Bu nedenle, makine öğrenmesi tahminlerinin diğer analizler ve uzman görüşleriyle desteklenmesi önemlidir.


Borsa tahminleriyle ilgili yatırım kararlarını verirken dikkatli olmak ve riskleri değerlendirmek

önemlidir.



Referanslar:

1. Zhang, G., Patuwo, B. E., & Hu, M. Y. (1998). Forecasting with artificial neural networks:

The state of the art. International Journal of Forecasting, 14(1), 35-62.


2. Tsai, C. F., Lu, C. J., & Chiu, C. C. (2011). Support vector regression for stock price

forecasting. Expert Systems with Applications, 38(8), 10642-10648.

7 görüntüleme0 yorum

Son Yazılar

Hepsini Gör

Kommentare


bottom of page