Yapay sinir ağları kullanılarak İstanbul Menkul Kıymetler Borsası indeks öngörüsü

Yapay sinir ağları kullanılarak fiyat öngörüsü yapma uluslararası literatürde önemli bir yer almaya başlamıştır. Buna rağmen Türk Finansal Yapısı içerisinde çok az uygulamaya rastlıyoruz. Bu çalışmada yapay sinir ağları kullanılarak İstanbul Menkul Kıymetler Borsası 1997- 2000 yılları arasında indeks öngörüsü yapmak amaçlanmıştır. Buna ek olarak yapay sinir ağlarının temelleri ile bazı tanımlar ve kullanılan modeller anlatılmıştır. Bütün hesaplamalar İMKB Yapay Sinir Ağı Simulatörü adı verilen bir program tarafından yapılmıştır. İnsan beyni en karmaşık hesaplama birimi olarak bilinmektedir. Beynin düşünsel yapısı, kapasitesi, öğrenme ve problem çözme süreçleri; bilim adamlarını bu alanda yeni bilgisayar modellemeleri yapma çalışmalarına itmiştir. Temelde yapay sinir ağları modelleri, beynin fonksiyonel yapısının bir kopyasıdır. Yapay sinir ağları araştırmalarını 2 temel dala ayırmak mümkündür : Biyolojik yapı ve bu biyolojik yapının bilgisayar ortamına aktarılması. Biyolojik kısım, biyolojik sinir ağlarının davranışını ve yapısını tanımlamaya yöneliktir. Modelleme ise işleyişi öğrenilen yapının hesaplamalarla bilgisayar programlarına dönüştürülmesidir. Nöron sinir sistemlerini oluşturan sinir hücresidir. Her nöron kendisine bağlı birçok nörona çıktı gönderir. Bir adet çıktı gönderen nöron birden fazla girdi sinyali alabilir. Bu sinyalin alınıp gönderilişi nöronları birbirine bağlayan sinaptik bağlarla olmaktadır. Nörona gelen girdi sinyali aktivasyonları bu sinaptik bağlarda oluşturulmuş olan sinaptik ağırlıklarla çarpılmakta ve bir sonraki nörona gönderilmektedir. Nöron aktivasyonu ise yapay sinir ağlarında önceden belirlenen birleşik fonksiyonu hesaplamasıyla gerçekleşmektedir. İki tip öğrenme metodu vardır: Denetimli ve denetimsiz öğrenme. Denetimsiz eğitimde ağırlıklar girdi-çıktı karşılaştırması yapılmadan hesaplanmaktadır. Sinaptik bağlarda oluşturulan ağırlıklar denetimlieğitimde olduğu gibi öğrenmeleri için gerekli olan besleyici sinyalleri almazlar. Denetimli eğitimde ise bu sinyaller oluşturulmaktadır. Bunun yanında girdi değerleri ile çıktı değerleri karşılaştırılmaktadır. Bu eğitim her aşamasında tekrar ayarlanan sinaptik ağırlıklar ve çıktı değerinde oluşan hata paylan ile desteklenmektedir Nöral Sistem uygulamalarında birçok model kullanılmaktadır. Bu çalışmada Hatayı Geriye Yayma algoritması kullanılmıştır. Bu algoritma eğitim sırasında getirdiği kolaylıklar nedeniyle tercih edilmektedir. Hatayı geriye yayma algoritmasında girdilerin algoritmaya verilmesi ve çıktının hesaplanması olarak iki aşama mevcuttur. Hesaplama sonucu elde edilen hata payı geriye doğru tüm katmanlar arasında yayılmaktadır. İMKB yapay sinir ağı mimarisi belirlendikten sonra faiz oranlan, indeks düşük ve yüksek değerleri, döviz kurları, altın fiyatları ile S&P 500 ve NYSE indekslerinden oluşan 1 6 girdi belirlenmiş ve hesaplamada kullanılması için normalize edilmiştir. Bu çalışmanın son adımında ise nöral sistem operasyonlarında kullanılmak üzere hatayı geriye yayma algoritması için daima kullanılması gereken karmaşık matematiksel formulasyonlar kullanılmıştır. Matematiksel fonksiyonlar beynin işlevsel bütün fonksiyonlarını yansıtmaktadır. Öngörü yapacak olan simulator, bu formüllerin oluşturduğu hesaplamalann yapılması ve çıktının araştırmacıya düzenli verilmesini gerçekleştirmek üzere oluşturulmuştur. Simulatörde eğitim ve test adında 2 aşama mevcuttur. Eğitim aşamasında çıktı değerleri programa verilmektedir. Program, normalize edilmiş girdi değerlerini almakta, çıktı değerini hesaplamakta ve oluşturduğu çıktı değerini gerçek değerle karşılaştınp farkını hata payı olarak vermektedir. Hata paylan en aza indikten sonra simulatörde öğrenme başlamıştır denilmektedir. Eğitim aşamasının sonunda simulator, sinaptik ağırlıklar matrisi oluşturmaktadır. Bu, matris girdi değerleri arasında mantıksal bağları göstermektedir. Test modunda ise çıktı değerleri programa verilmemektedir. Simulator 16 girdi değeri ve eğitim aşamasında oluşturulan sinaptik ağırlıklar matrisini kullanarak çıktı değerlerini hesaplamaya çalışmaktadır.