Makine öğrenmesi algoritmaları ile hisse senedi kapanış tahmini
Stock closing prediction with machine learning algorithms
Yazar: SALİM DEMİRAY
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET GÜRHANLI
İstanbul Aydın Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods

Özet:
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.

Abstract:
Today, it transfers large amounts of data due to the development of technology and communication systems in the Finance and Banking Sector.It tries to predict future values in every field that can be invested, especially in the stock market, foreign exchange and precious commodities. Finance, which is already intertwined with the science of statistics, uses data mining methods very effectively in analysis with developing technology. Investor instruments are followed and analyzed on an individual basis and also on the basis of financial institutions such as banks.Investor instruments are also followed and analyzed on an individual basis other than financial institutions such as the Bank.Investors aim to earn the highest possible return with the least risk.It has become very important to correctly estimate the values in order to achieve this goal in a healthy way. In this study, the closing prices of Microsoft Company stocks between 2014 and 2019 are tried to be estimated by using the Machine Learning Method. The methods used are Polynomial Regression, Arima, XGBooster, LSTM (Long Short Term Memory) and Facebook Prophet algorithm. The values that the share will get in the study; While estimating the last 5, 10 and 20-day values in the short term, 1-year long-term values are also tried to be estimated. In this way, it has become possible to obtain information about the short and long term behavior of the algorithms