Derin Öğrenme Yöntemleri ile Borsada Fiyat Tahmini
Derin Öğrenme Yöntemleri ile Borsada Fiyat Tahmini
Yazar: Şişmanoğlu, Gözde; Koçer, Furkan; Önde, Mehmet Ali; Sahingoz, Ozgur Koray
Dergi: Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Vol. 9 No. 1, 2019
Anahtar kelimeler: Büyük veri,Makine Öğrenmesi,Derin Öğrenme,LSTM,GRU,BLSTM,Fiyat Öngörme

Son yıllarda, bilgisayarların donanımındaki teknolojik gelişmeler ve makineöğrenme tekniklerindeki gelişmeler nedeniyle, "Büyük Veri" ve"Paralel İşleme" kullanımı olmak üzere problem çözmek için iki artanyaklaşım vardır. Özellikle GPU'lar gibi çok çekirdekli bilgi işlem aygıtlarındaparalel olarak gerçekleştirilebilen Derin Öğrenme algoritmalarının ortayaçıkmasıyla, bu yaklaşımlarla birçok gerçek dünya problemleri çözülebilmektedir.Derin öğrenme modelleri eğitildikleri veri ile sınıflandırma, regresyon analizive zaman serilerinde tahmin gibi uygulamalarda büyük başarılar göstermektedir.Bu modellerin finansal piyasadaki en aktif uygulama alanlarından biri özellikleborsada işlem gören hisse senetlerinin tahmini işlemleridir. Bu alanda amaç,pazardaki değişim süreci hakkındaki hisse senedinin önceki günlük verilerinebakarak kısa veya uzun vadeli gelecekteki değerini tahmin etmeye çalışmaktır. Buçalışmada, LSTM, GRU ve BLSTM isimli 3 farklı derin öğrenme modeli kullanılarakbir hisse senedi tahmin sistemi geliştirilip, kullanılan modeller arasındakarşılaştırmalı bir analiz yapıldı. Spekülatif hareketlerden uzak olması için veriseti olarak 1968'den 2018'e kadar olan New York Borsası'ndan hisse senedininzaman serisi değerlerini kullanıldı. Spesifik olarakta IBM hisse senedi iletest çalışmaları yapıldı. Deneysel sonuçlar BLSTM modelinin 5 günlük girdiverileriyle eğitilmesi ile %63,54 lük bir yönsel doğruluk değerine ulaşıldığınıgöstermektedir.

Son yıllarda, bilgisayarların donanımındaki teknolojik gelişmeler ve makineöğrenme tekniklerindeki gelişmeler nedeniyle, "Büyük Veri" ve"Paralel İşleme" kullanımı olmak üzere problem çözmek için iki artanyaklaşım vardır. Özellikle GPU'lar gibi çok çekirdekli bilgi işlem aygıtlarındaparalel olarak gerçekleştirilebilen Derin Öğrenme algoritmalarının ortayaçıkmasıyla, bu yaklaşımlarla birçok gerçek dünya problemleri çözülebilmektedir.Derin öğrenme modelleri eğitildikleri veri ile sınıflandırma, regresyon analizive zaman serilerinde tahmin gibi uygulamalarda büyük başarılar göstermektedir.Bu modellerin finansal piyasadaki en aktif uygulama alanlarından biri özellikleborsada işlem gören hisse senetlerinin tahmini işlemleridir. Bu alanda amaç,pazardaki değişim süreci hakkındaki hisse senedinin önceki günlük verilerinebakarak kısa veya uzun vadeli gelecekteki değerini tahmin etmeye çalışmaktır. Buçalışmada, LSTM, GRU ve BLSTM isimli 3 farklı derin öğrenme modeli kullanılarakbir hisse senedi tahmin sistemi geliştirilip, kullanılan modeller arasındakarşılaştırmalı bir analiz yapıldı. Spekülatif hareketlerden uzak olması için veriseti olarak 1968'den 2018'e kadar olan New York Borsası'ndan hisse senedininzaman serisi değerlerini kullanıldı. Spesifik olarakta IBM hisse senedi iletest çalışmaları yapıldı. Deneysel sonuçlar BLSTM modelinin 5 günlük girdiverileriyle eğitilmesi ile %63,54 lük bir yönsel doğruluk değerine ulaşıldığınıgöstermektedir.