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.