Yapay zeka modelleri ve Borsa İstanbul endeks verileriyle uygulama
Artificial intelligence models and application to Borsa Istanbul index data
Yazar: BAHARE BAGHDADI
Danışman: PROF. DR. ZEYNEP DİNA ÇAKMUR YILDIRTAN
Marmara Üniversitesi / Bankacılık ve Sigortacılık Enstitüsü / Sermaye Piyasası ve Borsa Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bankacılık = Banking

Özet:
Bu çalışma, finans piyasalarında yatırım araçlarının gelecekteki fiyat hareketlerini tahmin etmek amacıyla kullanılan teknik analiz yöntemini ele almaktadır. İlk olarak,birinci bölümünde teknik analizin genel bir incelemesi sunulmuş, bu kapsamda grafikler, formasyonlar ve göstergeler gibi temel konulara odaklanılmıştır. Daha sonra, yapay zeka kavramı ve finans dünyasındaki uygulama alanları hakkında bilgi verilmiş ve yapay zekanın teknik analiz sonuçlarına dayalı kombinasyon analizi için kullanılabilecek modeller gözden geçirilmiştir. Bu modellerin özellikleri, teknikleri ve algoritmaları incelenmiş ve makine öğrenme tekniklerinin kullanılmasına karar verilmiştir.
     Makine öğrenme tekniğinin teorik temelleri, çalışmanın ikinci bölümünde detaylı bir şekilde ele alınmıştır. Bu bölümde, makine öğrenme tekniklerinin temel özellikleri, parametreleri ve bu çalışma bağlamında nasıl uygulanabileceği üzerinde durulmuştur.
     Uygulama bölümünde, Türkiye'deki finans sektöründe etkili olan ve yüksek işlem hacmine sahip olan hisse senetlerine odaklanılmıştır. Bu hisse senetleri üzerinde makine öğrenme tekniği Light GBM algoritmasın kullanılarak teknik analiz göstergelerinin kombinasyonu ile gelecekteki fiyat hareketlerini tahmin etmeye yönelik denemeler gerçekleştirilmiştir. Özellikle, RSI, MACD gibi teknik göstergelerin sonuçlarına dayalı olarak LightGBM algoritması ile bir model eğitilmiştir.
     Sonuç olarak, bu çalışmanın temel amacı, yatırımcıların bilinçli kararlar alabilmeleri için teknik göstergelerin ve makine öğrenme modellerinin bir araya getirilerek sonuçlarının incelenmesidir. Çalışmanın sonuç kısmında, hangi yöntemin piyasadaki gerçek değerlere daha yakın sonuçlar verdiği karşılaştırılarak, yatırımcılara daha doğru işlem sinyalleri oluşturulmasına katkı sağlamaktır. Bu sayede finans piyasalarındaki yatırım kararları daha sağlam bir temele dayandırılabilir ve yatırımcılar gelecekteki fiyat hareketleri konusunda daha iyi bilgilendirilmiş olur.

Abstract:
This study focuses on the technical analysis method used to predict future price movements of investment instruments in financial markets. Firstly, an overview of technical analysis is provided, with a focus on fundamental concepts such as charts, patterns, and indicators. Subsequently, the concept of artificial intelligence and its applications in the financial world are discussed, and models that can be used for combination analysis based on technical analysis results are reviewed.  
     The features, techniques, and algorithms of these models are examined, and the decision is made to employ machine learning techniques for modeling.
     The theoretical foundations of machine learning are detailed in a section of this study. In this section, the fundamental characteristics of machine learning techniques, their parameters, and how they can be applied in the context of this study are elaborated upon.
     In the application section, the study concentrates on stocks that have a significant impact on the Turkish financial sector and have high trading volumes. Experiments aimed at predicting future price movements using a combination of technical analysis indicators with machine learning techniques are conducted on these stocks. Particularly, a model is trained using the LightGBM algorithm based on the results of technical indicators such as RSI and MACD.
     In conclusion, the primary objective of this study is to examine the results by combining technical indicators and machine learning models to enable investors to make informed decisions. In the concluding section of the study, the comparison of which method yields results closer to real market values contributes to the creation of more accurate trading signals for investors. This, in turn, allows for investment decisions in financial markets to be based on a more solid foundation, ultimately better informing investors about future price movements.