MAKİNE ÖĞRENMESİ ALGORİTMALARI İLE HİSSE SENEDİ KAPANIŞ TAHMİNİ

Abstract

Günümüzde Finans ve Bankacılık Sektöründe teknoloji ve iletişim sistemleri ile birlikte gelişmesinden dolayı yüksek miktarda veri iletilmektedir. Özellikle borsa, döviz, kıymetli emtia gibi yatırım yapılabilen her alanda gelecekte olabileceği değerleri tahmin edilmeye çalışmaktadır. Zaten istatistik bilimi ile iç içe olan finans gelişen teknoloji ile analizlerde veri madenciliği yöntemlerini çok etkin bir şekilde kullanmaktadır. Yatırımcı araçları Banka gibi finansal kurumlardan başka bireysel bazda da takip edilip analize edilmektedir. Yatırımcılar, en az risk ile olabilecek en yüksek getiri kazanmayı hedeflemektedir. Bu hedefin sağlıklı bir şekilde gerçekleştirilmesi için değerlerin doğru tahmin çok önem kazanmıştır. Bu çalışmada 2014-2019 yılları arasındaki Microsoft Firmasının hisse senetleri kapanış fiyatları Makine Öğrenmesi Yöntemi ile tahmin edilmeye çalışılmıştır. Kullanılan yöntemler Polinominal Regresyon, Arima, XGBooster, LSTM (Uzun Kısa Süreli Bellek) ve Facebook Prophet algoritmalıdır. Çalışmada hissenin alacağı değerler; kısa vadede son 5,10 ve 20 günlük değerler tahmin edilmeye iken 1 yıllık uzun vadeli değerler de tahmin edilmeye çalışırmıştır. Bu sayede algoritmaların kısa ve uzun vadeli davranışları hakkında bilgi edinme imkânı ortaya çıkmıştır.