Derin sinir ağları ile çok değişkenli hisse fiyatı tahmini
Multivariable stock price forecasting with deep neural networks
Yazar: SELİM SERİN
Danışman: DOÇ. DR. GÜLDER KEMALBAY
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / İstatistik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Hisse senetleri = Stocks ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Zaman serileri = Time series

Özet:
Finansal piyasaların karmaşıklığı ve dinamizmi, gelecekteki fiyat hareketlerini tahmin etmeyi son derece zor bir görev haline getirir. Geleneksel finansal tahmin yöntemleri, bu karmaşıklığı yakalama konusunda başarısız olabilir ve genellikle yetersiz sonuçlar ortaya koyabilir. İşte burada derin öğrenme devreye girer. Derin öğrenme, büyük miktarda finansal veriyi işleme yeteneğiyle öne çıkar. Bu çalışma, 2007-07-30 ile 2023-09-29 tarihleri arasında Türk hisse senedi piyasasında işlem gören bir hisse senedinin bir gün sonraki fiyatını, XU030 endeksinin kapanış fiyatı, Brent petrol fiyatı, ons başına altın fiyatı, günlük en düşük ve en yüksek fiyat arasındaki farkı, günlük açılış ve kapanış fiyatları arasındaki farkı ve kısa vadeli hareketli ortalamanın uzun vadeli hareketli ortalamaya olan oranı dahil olmak üzere çok değişkenli girdileri kullanarak tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Tüm fiyat temelli değişkenler, TRY/USD paritesi ile dolar cinsinden belirlenmiştir. Bu çok değişkenli veri seti ile Vanilya Uzun-Kısa Süreli Bellek (LSTM), Evrişimli Sinir Ağları (CNN), Çift Yönlü-LSTM, Evrişimli LSTM, CNN-LSTM, Çok Katmanlı Algılayıcılar ve Yığılmış LSTM algoritmalarını içeren derin sinir ağı yapıları oluşturularak, 5 güne kadar olan gecikmeli değişkenler bir sonraki gün hisse senedi fiyatını tahmin etmek için kullanılacaktır. Literatürdeki çalışmaların genellikle tek değişkenli hisse senedi fiyatı veya hisse senedi piyasa endeksi fiyat tahminine odaklandığı ve çok değişkenli zaman serisi ile derin sinir ağı yapısı oluşturan
çalışmaların azınlıkta olduğu gözlemlenmiştir. Sonuç olarak, Vanilya LSTM, Hata
Kareler Ortalamasının Karekökü (RMSE) ve Ortalama Mutlak Yüzde Hata
(MAPE) metriklerine dayalı olarak bir gün önceden fiyat tahmini için en başarılı
derin ağ yapısıdır.

Abstract:
The complexity and dynamism of financial markets make forecasting future price movements an incredibly challenging task. Traditional financial forecasting methods may fail to capture this complexity, often yielding inadequate results. This is where deep learning comes into play. Deep learning stands out with its ability to process vast amounts of financial data. This study aims to forecast the one-day-ahead price of a stock traded in the Turkish stock market between 2007-07-30 and 2023-09-29 using multivariable inputs, including the closing price of XU030 index, Brent oil price, gold price per ounce, daily maximum minimum price difference, daily opening closing price difference, and the ratio of the short-term moving average to the long-term moving average. All price-based variables are determined in dollars with TRY/USD parity. With this multivariate data set, Vanilla Long-Short Term Memory (LSTM), Convolutional Neural Network (CNN), Bidirectional-LSTM, Convolutional LSTM, CNN-LSTM, Multilayer Perception, and Stacked LSTM algorithms to predict the next day stock price with lag variables up to 5-days. It has been observed that the studies in the literature often focus on univariate stock price or stock market index price forecasting, and that there is a minority of studies that create a deep neural network structure with multivariate time series. As a result, Vanilla LSTM is the most successful deep network structure for one-dayahead
price forecasting based on Root Mean Square Error (RMSE), and Mean
Absolute Percentage Error (MAPE) metrics.