Hibrit derin öğrenme modelleri ile hisse senedi fiyat tahmini
Özet
Zaman serilerinde yüksek performanslı tahminler yapabilmek birçok
uygulama alanı için temel öneme sahiptir. Zaman serisi verilerini tek bir yöntemle
tahmin etmek yerine, veri setinin barındırdığı farklı fonksiyonel ilişkileri modelleyebilen
birden çok yöntemi birleştirilerek tahminde bulunmak, daha etkili sonuçlar
vermektedir. Tez kapsamında, Borsa İstanbul’da işlem gören XBANK bankalar
endeksinin gelecek değer tahmini için derin öğrenme modelleri arasında zamansal
ilişkileri dikkate alan LSTM ve GRU algoritmalarının kullanımı tercih edilmektedir.
ARIMA modeli ve teknik analizde kullanılan göstergelerin de kullanımı ile farklı hibrit
model yapıları ortaya koyularak tahmin performanslarının arttırılması
amaçlanmaktadır. Ele alınan farklı model yapılarının etkinliği, geçerliliği ve model
performanslarının değerlendirilebilmesi için modellere ait öngörü değerleri ve hataya
bağlı model performans metrikleri karşılaştırılmaktadır. Uygulama sonucunda, ARIMA
model artıkları ve teknik analiz göstergelerinin kullanımı ile oluşturulan GRU hibrit
modeli, oluşturulan diğer GRU, LSTM ve LSTM hibrit modellerine göre, örneklem dışı
değerlere en yakın tahminler vermekte ve düşük hata oranı ile daha başarılı tahmin
performansı gerçekleştiren model olarak dikkat çekmektedir. Being able to make high-performance predictions in time series is of
fundamental importance for many application areas. Instead of estimating time series
data with a single method, estimating by combining multiple methods that can model
different functional relationships in the data set gives more effective results. Within
the scope of the thesis, the use of LSTM and GRU algorithms, which take into account
the temporal relationships between deep learning models, is preferred for the future
value estimation of the XBANK banks index traded in Borsa Istanbul. With the use of
the ARIMA model and the indicators used in technical analysis, it is aimed to increase
the forecast performances by revealing different hybrid model structures. In order to
evaluate the effectiveness, validity and model performance of the different model
structures under consideration, the predictive values of the models and the model
performance metrics related to the error are compared. As a result of the application,
the GRU hybrid model, which was created with the use of ARIMA model residues and
technical analysis indicators, gives the closest estimates to the out-of-sample values
compared to the other GRU, LSTM and LSTM hybrid models created, and draws
attention as a model that performs more successful prediction performance with its
low error rate.
Koleksiyonlar
- Tez Koleksiyonu [2146]