Hisse Senedi Değerlerinin Makine Öğrenimi (Derin Öğrenme) ile Tahmini

Erdoğan GAVCAR; Hüseyin Mustafa METİN

Makale detayları

Hisse Senedi Değerlerinin Makine Öğrenimi (Derin Öğrenme) ile Tahmini

Yazarlar:

Erdoğan GAVCAR | Hüseyin Mustafa METİN

Yayıncı:

Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

Ana Başlıklar:

Yönetim

Dergi:

Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi 2021 Vol.10 Issue 2, pp.1-11

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2021

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000406119

pISSN:

2146-9237

Özet:

 

Günümüzde, borsa piyasaları günlük yaşamı doğrudan etkileyen fenomenlerdir ve her insanın kolaylıkla erişebileceği yatırım araçları haline gelmişlerdir. Birbirleriyle bağlantılı olan ve ulusal ekonomileri büyük ölçüde etkileyen bu piyasalarda büyük miktarlarda sermaye işlemleri yapılmakta ve bu süreçte hisse senetlerinin değerlerinin tutarlı bir şekilde tahmin edilmesi ilgi çekmektedir. Makine öğreniminin de kapsadığı derin öğrenme algoritmaları diğer birçok alanda olduğu gibi finans alanında da tahmin değerlerinin elde edilmesinde sıklıkla uygulanmaktadır. Hatta kripto paralar gibi günlük değişim değerleri üzerinde de analizler yapılmaktadır. Bu çalışmamızda Vestel firmasının hisse senedi fiyatlarının veri değerleri kullanılmıştır. Ocak 2016 ve Aralık 2021 tarihleri arasındaki günlük hisse senedi fiyatlarının veri değerleri kullanılarak, derin öğrenme modellerinden Uzun Kısa Süreli Bellek (Long Short Term Memory (LSTM)) modeli ile hisse senetlerinin açılış fiyat değerleri tutarlı tahminler ile elde edilmiştir.

Makale detayları

Hisse Senedi Değerlerinin Makine Öğrenimi (Derin Öğrenme) ile Tahmini

Yazarlar: Erdoğan GAVCAR | Hüseyin Mustafa METİN

Yayıncı: Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

Ana Başlıklar: Yönetim

Dergi: Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi 2021 Vol.10 Issue 2, pp.1-11

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 12/2021

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000406119

pISSN: 2146-9237

Sayı

Yazarlar:

Erdoğan GAVCAR | Hüseyin Mustafa METİN

Yayıncı:

Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

Ana Başlıklar:

Yönetim

Dergi:

Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi 2021 Vol.10 Issue 2, pp.1-11

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2021

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000406119

pISSN:

2146-9237