Finansal alanda yapay zekâ: Makine öğrenmesi algoritmalarıyla hisse senedi fiyat tahmini
Artificial intelligence in finance: Stock price prediction with machine learning algorithms
Yazar: SHAHIDA BARATOVA
Danışman: PROF. DR. SEVİNÇ GÜLER ÖZÇALIK
Dokuz Eylül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Finans Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: İşletme = Business Administration

Özet:
Borsa davranışını tahmin etmek hem ekonomistlerin hem de bilgisayar bilimcilerinin ilgisini çeken klasik ancak karmaşık bir konudur. Geçtiğimiz birkaç on yıl boyunca araştırmacılar, doğru bir tahmin modeli oluşturmak için doğrusal modellerin yanı sıra makine öğrenimi (ML), derin öğrenme (DL), takviyeli öğrenme (RL) ve derin takviyeli öğrenmeye (DRL) dayalı modeller geliştirmişlerdir. Yatırımcılar, yapay zekanın sağladığı fırsatları değerlendirmek için derin öğrenme modellerini gittikçe yaygın bir şekilde kullanmaktadırlar. 
Finansal uygulamalarda önemli bir araştırma alanı olan finansal zaman serisi tahmini, makine öğrenmesi (ML) tekniklerinin gelişmesiyle birlikte son yıllarda finansal ve bilimsel alanlarda giderek dikkati daha çok üzerine çeken bir konu haline gelmiştir. Bu çalışmanın amacı, finansal zaman serilerinin gelecekteki değerini tahmin etmek için Makine Öğrenmenin alt dalı olan Derin Öğrenme Yöntemlerinin kullanımı sonucunda yöntemin başarısını değerlendirmektir.
Çalışmada, BIST 100 endeksinde işlem gören üç büyük şirkete (THYAO, TUPRS, BIMAS) ait 2557 günlük zaman serisi verileri analiz edilmiştir. Derin öğrenme yöntemlerinden biri olan LSTM algoritması kullanılarak hisse senedi kapanış fiyatları tahmin edilmiştir. Çalışma sonucunda hesaplanan performans değerlerine göre LSTM yöntemi, fiyat tahmininde yüksek başarı oranı sergilemektedir.
Çalışma sonucunda deneysel çıktılar ile belirlenen epoch ve batch size değerlerine sahip LSTM modelinin %90'ın üzerinde doğruluk oranı ve %1'in altında hata oranı ile başarılı tahminler yaptığı görülmüştür. BIMAS analizi en düşük hata oranına (7.78%) ve en yüksek doğruluk oranına (92.22%) sahipken, TUPRAS analizi en yüksek model uyumunu (99,87%) göstermiştir. Çalışmadan elde edilen bilgilere göre, LSTM algoritması hisse senedi zaman serisi analizini yüksek doğruluk oranıyla tamamlamayı başarmıştır ve tahmin edilen fiyat ile gerçek fiyat değerleri oldukça yakındır.

Abstract:
Predicting stock market behavior is a classic but complex topic of interest to economists and computer scientists alike. Over the past few decades, researchers have developed linear models as well as models based on machine learning (ML), deep learning (DL), reinforcement learning (RL), and deep reinforcement learning (DRL) to build an accurate forecasting model. Investors are increasingly using deep learning models to predict and evaluate stock and currency markets due to the benefits of artificial intelligence. 
Financial time series forecasting, which is an important research area in financial applications, has become a subject of increased interest in financial and academic fields in recent years with the development of machine learning (ML) techniques. The purpose of this study is to evaluate the success of a method that utilizes deep learning techniques, a subfield of ML, to predict the future value of financial time series.
The study analyzed 2557 daily time series of three large companies (THYAO, TUPRS, BIMAS) traded in the BIST 100 index. The closing prices of the stocks were predicted using the LSTM algorithm, one of the deep learning methods. According to the performance values obtained in the study, the LSTM method shows a high success rate in predicting prices.
As a result of the study, it was observed that the LSTM model with the epoch and batch size values determined during the experiment successfully predicts prices with more than 90% accuracy rate and less than 1% error. BIMAS analysis showed the lowest error rate (7.78 %) and highest accuracy (92.22 %) while TUPRAS analysis showed the highest model fit (99.87 %). According to the information obtained from the study, the LSTM algorithm was able to analyze the time series of the stock with high accuracy and the predicted price and the actual price values are very close.