Makine öğrenmesi yöntemleri ile hisse senedi fiyat tahmini: kâğıt firması örneği

Authors : Selahattin Bardak, Nadir Ersen, Kinyas Polat, Kadri Cemil Akyüz

Pages : 47-58

Doi:10.17474/artvinofd.1500569

View : 667 | Download : 2371

Publication Date : 2024-10-15

Article Type : Research Paper

Abstract :Bir finansal formül kullanarak hisse senedi fiyatlarını tahmin etmek zordur. Hisse senetleri fiyatları, siyasi gelişmeler, küresel ekonomi, beklenmedik olaylar, piyasa anormallikleri ve ilgili şirketlerin özellikleri gibi çok sayıda faktörden etkilenir. Hisse senedi fiyatlarına ilişkin daha doğru tahminler yapmak için bilgisayar biliminin gelişmesiyle birlikte birçok bilgisayar bilimi yöntemi kullanılmaktadır. Bu çalışmada, Kartonsan şirketinin hisse senedi fiyatını tahmin etmek için doğrusal regresyon (LR) algoritmaları, rastgele orman (RF), gradyan güçlendirme makinesi (GBM) ve yapay sinir ağları (YSA) gibi makine öğrenmesi teknikleri kullanılmıştır. Daha sonra kullanılan algoritmaların sonuçları karşılaştırılmıştır. Hisse senedi fiyatı tahmini için ilk olarak BIST (Borsa İstanbul)’te işlem gören Kartonsan firmasının 2011-2022 yılları arasındaki üçer aylık finansal çizelgeler kullanılarak firmaya ait finansal oran hesaplanmıştır ve bu oranlar girdi olarak kullanılmıştır. Çıktı olarak kullanılan firmanın hisse senedi fiyatlarının ise üçer aylık ortalamaları alınmıştır. GBM ve RF algoritmaları başarılı tahmin sonuçlarına sahip olmasına rağmen GBM algoritması en başarılı sonucu vermiştir. RF algoritmasının ise LR ve YSA’ya göre daha iyi performans gösterdiği bulunmuştur. YSA’nın hisse senedi fiyat tahmininde en kötü performansa sahip teknik olduğu belirlenmiştir.
Keywords : Hisse senedi fiyatı, gradyan güçlendirme, rastgele orman, doğrusal regresyon, yapay sinir ağları, tahmin

ORIGINAL ARTICLE URL