Derin öğrenme temelli hibrid altın endeksi (XAU/USD) yön tahmin modeli
Derin öğrenme temelli hibrid altın endeksi (XAU/USD) yön tahmin modeli
Yazar: Kantar, Onur; Kilimci, Zeynep Hilal
Dergi: Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Vol. 38 No. 2, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Altın endeksi tahmini,derin bağlamsallaştırılmış kelime temsilleri,derin öğrenme modelleri,finansal duygu analizi,XAU/USD tahmini

Borsa, döviz kuru, kripto para yön tahminlerinin yanı sıra 1 ons altının dolar cinsinden değerini belirleyen altın endeksinin (XAU/USD) yönünün tahminlenmesi de yatırımcılar, araştırmacılar ve analistler için cezbedici bir araştırma konusu olmuştur. Bu çalışma kapsamında, derin öğrenme metodolojisi temelli altın endeksinin yönünü tahmin eden bir modelin oluşturulması amaçlanmıştır. Önerilen model, altın endeksine ait gerçek zamanlı verilerle metin içerikli verilerin harmanlanması sonucu elde edilmiş olup hem bu yönüyle hem de yön tahmininde kullanılan hibrid derin öğrenme yöntemleri açısından hibrid bir tahmin modeli özelliği de taşımaktadır. Bildiğimiz kadarıyla bu çalışma, sosyal medya platformunu finansal duygu analizi amacıyla kaynak olarak kullanan ve bunu sayısal verilerle harmanlayarak altın endeksi için derin öğrenme temelli yön tahmin modeli oluşturan literatürdeki ilk çalışma niteliğindedir. Çalışmanın literatüre katkısı dört aşamada özetlenebilir: İlk aşamada, finansal duygu analizini gerçekleştirebilmek için Twitter ortamından toplanan verileri ayrıştırma, kelimelerin sözlükteki doğru hallerini bulma, kelimelerin köklerini bulma, kelimeleri normalize etme, kullanılmayan karakterleri ve kelimeleri temizleme gibi yöntemlerle veriler temizlenip modellenmeye hazır hale getirilmiştir. Modellemeye hazır olan veri CNN, RNN, LSTM, Word2Vec, Glove, fastText, BERT, M-BERT, DistilBERT, ELMo, ULMFiT, RoBERTa, ELECTRA, GPT-2 yöntemleri kullanılarak sınıflandırılmıştır. İkinci olarak, XAU/USD gerçek zamanlı verileriyle finansal duygu analizinden elde edilen verilerin sonuçları harmanlanmıştır. Üçüncü olarak, MLP, CNN, LSTM, CNN-LSTM, ConvLSTM derin öğrenme modelleri ile XAU/USD yön tahmin modeli inşa edilmiştir. Dördüncü olarak, birbirinden farklı yapıda olan beş tahmin modelinden alınan sonuçların XAU/USD yönünün tahminindeki performansı sunulmuştur. Sonuç olarak, önerilen modelin performansı literatür çalışmalarıyla kıyaslandığında yüksek doğrulukla kayda değer ölçüde üstünlük göstermektedir.

Borsa, döviz kuru, kripto para yön tahminlerinin yanı sıra 1 ons altının dolar cinsinden değerini belirleyen altın endeksinin (XAU/USD) yönünün tahminlenmesi de yatırımcılar, araştırmacılar ve analistler için cezbedici bir araştırma konusu olmuştur. Bu çalışma kapsamında, derin öğrenme metodolojisi temelli altın endeksinin yönünü tahmin eden bir modelin oluşturulması amaçlanmıştır. Önerilen model, altın endeksine ait gerçek zamanlı verilerle metin içerikli verilerin harmanlanması sonucu elde edilmiş olup hem bu yönüyle hem de yön tahmininde kullanılan hibrid derin öğrenme yöntemleri açısından hibrid bir tahmin modeli özelliği de taşımaktadır. Bildiğimiz kadarıyla bu çalışma, sosyal medya platformunu finansal duygu analizi amacıyla kaynak olarak kullanan ve bunu sayısal verilerle harmanlayarak altın endeksi için derin öğrenme temelli yön tahmin modeli oluşturan literatürdeki ilk çalışma niteliğindedir. Çalışmanın literatüre katkısı dört aşamada özetlenebilir: İlk aşamada, finansal duygu analizini gerçekleştirebilmek için Twitter ortamından toplanan verileri ayrıştırma, kelimelerin sözlükteki doğru hallerini bulma, kelimelerin köklerini bulma, kelimeleri normalize etme, kullanılmayan karakterleri ve kelimeleri temizleme gibi yöntemlerle veriler temizlenip modellenmeye hazır hale getirilmiştir. Modellemeye hazır olan veri CNN, RNN, LSTM, Word2Vec, Glove, fastText, BERT, M-BERT, DistilBERT, ELMo, ULMFiT, RoBERTa, ELECTRA, GPT-2 yöntemleri kullanılarak sınıflandırılmıştır. İkinci olarak, XAU/USD gerçek zamanlı verileriyle finansal duygu analizinden elde edilen verilerin sonuçları harmanlanmıştır. Üçüncü olarak, MLP, CNN, LSTM, CNN-LSTM, ConvLSTM derin öğrenme modelleri ile XAU/USD yön tahmin modeli inşa edilmiştir. Dördüncü olarak, birbirinden farklı yapıda olan beş tahmin modelinden alınan sonuçların XAU/USD yönünün tahminindeki performansı sunulmuştur. Sonuç olarak, önerilen modelin performansı literatür çalışmalarıyla kıyaslandığında yüksek doğrulukla kayda değer ölçüde üstünlük göstermektedir.