Derin Öğrenme Yöntemleri ile Borsada Fiyat Tahmini

Gözde ŞİŞMANOĞLU; Furkan KOÇER; Mehmet Ali ÖNDE; Ozgur Koray SAHİNGOZ

Makale detayları

Derin Öğrenme Yöntemleri ile Borsada Fiyat Tahmini

Yazarlar:

Gözde ŞİŞMANOĞLU | Furkan KOÇER | Mehmet Ali ÖNDE | Ozgur Koray SAHİNGOZ

Yayıncı:

Bitlis Eren University

Dergi:

Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 2020 Vol.9 Issue 1, pp.434-445

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

3/2020

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000889330

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2147-3188

pISSN:

2147-3129

Anahtar kelimeler:

Özet:

 


Son yıllarda, bilgisayarların donanımındaki teknolojik gelişmeler ve makine
öğrenme tekniklerindeki gelişmeler nedeniyle, "Büyük Veri" ve
"Paralel İşleme" kullanımı olmak üzere problem çözmek için iki artan
yaklaşım vardır. Özellikle GPU'lar gibi çok çekirdekli bilgi işlem aygıtlarında
paralel olarak gerçekleştirilebilen Derin Öğrenme algoritmalarının ortaya
çıkmasıyla, bu yaklaşımlarla birçok gerçek dünya problemleri çözülebilmektedir.
Derin öğrenme modelleri eğitildikleri veri ile sınıflandırma, regresyon analizi
ve zaman serilerinde tahmin gibi uygulamalarda büyük başarılar göstermektedir.
Bu modellerin finansal piyasadaki en aktif uygulama alanlarından biri özellikle
borsada işlem gören hisse senetlerinin tahmini işlemleridir. Bu alanda amaç,
pazardaki değişim süreci hakkındaki hisse senedinin önceki günlük verilerine
bakarak kısa veya uzun vadeli gelecekteki değerini tahmin etmeye çalışmaktır. Bu
çalışmada, LSTM, GRU ve BLSTM isimli 3 farklı derin öğrenme modeli kullanılarak
bir hisse senedi tahmin sistemi geliştirilip, kullanılan modeller arasında
karşılaştırmalı bir analiz yapıldı. Spekülatif hareketlerden uzak olması için veri
seti olarak 1968'den 2018'e kadar olan New York Borsası'ndan hisse senedinin
zaman serisi değerlerini kullanıldı. Spesifik olarakta IBM hisse senedi ile
test çalışmaları yapıldı. Deneysel sonuçlar BLSTM modelinin 5 günlük girdi
verileriyle eğitilmesi ile %63,54 lük bir yönsel doğruluk değerine ulaşıldığını
göstermektedir. 


.

Makale detayları

Derin Öğrenme Yöntemleri ile Borsada Fiyat Tahmini

Yazarlar:

Gözde ŞİŞMANOĞLU | Furkan KOÇER | Mehmet Ali ÖNDE | Ozgur Koray SAHİNGOZ

Yayıncı:

Bitlis Eren University

Dergi:

Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 2020 Vol.9 Issue 1, pp.434-445

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

3/2020

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000889330

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2147-3188

pISSN:

2147-3129

Büyük veri

Makine Öğrenmesi

Derin Öğrenme

LSTM

GRU

BLSTM

Fiyat Öngörme

Sayı

Makale detayları

Yazarlar: Gözde ŞİŞMANOĞLU | Furkan KOÇER | Mehmet Ali ÖNDE | Ozgur Koray SAHİNGOZ

Yayıncı: Bitlis Eren University

Dergi: Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 2020 Vol.9 Issue 1, pp.434-445

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 3/2020

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000889330

Sıklık: Üç Aylık

eISSN: 2147-3188

pISSN: 2147-3129

Sayı

Yazarlar:

Gözde ŞİŞMANOĞLU | Furkan KOÇER | Mehmet Ali ÖNDE | Ozgur Koray SAHİNGOZ

Yayıncı:

Bitlis Eren University

Dergi:

Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 2020 Vol.9 Issue 1, pp.434-445

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

3/2020

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000889330

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2147-3188

pISSN:

2147-3129