Makine Öğrenmesi ile Finansal Zaman Serisi Tahminleme

Abstract

Finans uygulamalarının önemli bir çalışma alanını oluşturan finansal zaman serisi tahminlemesi son yıllarda makine öğrenmesi (Machine Learning, ML) yöntemlerinin gelişimi ile finans ve akademi çevrelerinin daha fazla önem atfettiği bir konu olmuştur. Bu çalışmanın amacı, finansal zaman serisi gelecek değerinin tahmininde ML yöntemlerinin karşılaştırmalı olarak bir incelemesini sunmaktır. Çalışmada gelişmiş ve gelişmekte olan iki borsa endeksi ve İstanbul borsasının yüksek hacimli iki hisse senedinin son 5 yıllık kapanış verileri kullanılmıştır. Endeks tahmininde sıklıkla kullanılmış ve başarılı bulunan Destek Vektör Regresyonu (Suport Vector Regression, SVR) ve literatürde zaman serisi tahmininde izine az rastladığımız topluluk (ensemble) makine öğrenmesi yöntemleri olan Rassal Orman (Random Forest, RF) ve Extrem Gradyan Arttırma (eXtreme Gradient Boosting, XGB) yöntemleri tercih edilmiştir. Çalışmanın bulgularına göre, MAE, MAPE ve RMSE kriterleri göz önünde bulundurulduğunda en iyi tahmin yöntemi SVR olarak tespit edilmiştir.