Bellek Tabanlı LSTM ve GRU Makine Öğrenmesi Algoritmaları Kullanarak BIST100 Endeks Tahmini

Home Page
About
Submit A Journal
Submit A Conference
Submit Paper/Book
- Submit a Preprint
- Submit a Book
Contact

Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
Volume:36 Issue:2
Bellek Tabanlı LSTM ve GRU Makine Öğrenmesi Algoritmaları Kullanarak BIST100 Endeks Tahmini

Bellek Tabanlı LSTM ve GRU Makine Öğrenmesi Algoritmaları Kullanarak BIST100 Endeks Tahmini

Pages : 553-561

View : 133 | Download : 205

Publication Date : 2024-09-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Makine öğrenmesi tabanlı tahmin yaklaşımlarının finansal piyasalarda geliştirilmesi, hızlı ve hassas karar alma, karmaşıklıkla başa çıkma, risk yönetimi, algoritmik ticaret ve duygusal etkilerin azaltılması gibi avantajlar sağlar. Bu yaklaşımlar, sürekli öğrenme ve adaptasyon yetenekleriyle finansal başarı için rekabet avantajı oluşturabilir. Bu makale çalışmasında, Borsa İstanbul (BIST) 100 endeks tahmini için bellek tabanlı makine öğrenmesi modellerine dayalı bir yaklaşım sunulmuştur. Bu amaçla, ardışık veri değerlendirmesinde popüler olan uzun kısa-süreli bellek (LSTM) ve geçitli tekrarlayan birim (GRU) mimarileri kullanılmıştır. Elde edilen model çıktılarına göre bu modellerin, eğitim ve doğrulama aşamalarında düşük kayıplar gösterdiği ve BIST100 endeksinin genel eğilimlerini başarıyla takip ettiği gözlemlenmiştir. Ancak, modeller piyasa dalgalanmaları ve ani değişimlerde gerçek değerlerden sapmalar göstermiş, bu da belirsizlikleri ve genelleme kapasitelerinin sınırlarını ortaya koymuştur. Geleceğe yönelik tahminler, eğitim veri setindeki desenlere dayanarak yapılmış ancak zamanla artan belirsizlik göstermiştir. Çalışma, makine öğrenmesi algoritmalarının finans verileri üzerindeki kullanım alanı konusunda önemli bilgiler sağlayacak potansiyele sahiptir.
Keywords : Makine öğrenmesi, LSTM, GRU, BIST100, finans tahmin

ORIGINAL ARTICLE URL

* There may have been changes in the journal, article,conference, book, preprint etc. informations. Therefore, it would be appropriate to follow the information on the official page of the source. The information here is shared for informational purposes. IAD is not responsible for incorrect or missing information.