FORECASTING THE BIST 30 INDEX SHARES USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNIQUES-Reference-Cited by-同舟云学术

FORECASTING THE BIST 30 INDEX SHARES USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNIQUES

Published:2023-03-31 Issue:1 Volume:8 Page:270-286
ISSN:2602-2486
Container-title:Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi
language:
Short-container-title:

Author:

SONGÜN Mehmet Harun¹^ORCID,AKBALIK Murat¹^ORCID

Affiliation:

1. MARMARA ÜNİVERSİTESİ

Abstract

Bu makalede, 7 Ocak 2022 cuma günü itibarıyla Borsa İstanbul 30 endeksinde işlem gören payların gelecekteki değerini matematiksel model ve algoritmalarla hesaplamak için denetimli Makine Öğrenimi modeli kullanılmıştır. Gelecekteki fiyat öngörüsünü BIST 30 endeksinde yer alan payların Aralık 2003-Ocak 2022 tarihleri arasındaki günlük açılış, kapanış, düşük fiyat, yüksek fiyat ve hacim verileri kullanılarak hesaplanmıştır. Veri seti 2020 yılında başlayan pandemi dönemini ve 2001 yılında Türkiye’de yaşanan ekonomik kriz sonrası dönemi kapsamaktadır.Literatürde yer alan çalışmalardan kapsam bakımından farklı olarak her biri en az 2915 en çok 4707 işlem gününü kapsayan 30 farklı veri setine iki farklı zaman dilimi fiyat öngörüsü uygulanmıştır. Gelecek dönem fiyat öngörüsünde bulunabilmek için Yapay Zeka,Makine Öğrenimi algoritmalarından olan Karar Ağacı algoritması kullanılmıştır.

Publisher

Finans Ekonomi ve Sosyal Arastirmalar Dergisi

Subject

General Computer Science

Reference63 articles.

1. Abe, M., Nakayama, H. (2018). Deep Learning forForecastingStockReturns in the Cross-Section. In: Phung, D., Tseng, V., Webb, G., Ho, B., Ganji, M., Rashidi, L. (eds) Advances in Knowledge Discoveryand Data Mining. PAKDD 2018. LectureNotes in ComputerScience(), vol 10937

2. Ahmed, Nesreen K. , Atiya, Amir F. , Gayar, Neamat El and El-Shishiny, Hisham(2010) 'An EmpiricalComparison of Machine Learning Modelsfor Time Series Forecasting', EconometricReviews, 29: 5, 594 — 621

3. Altay, E., & Satman, M. H. (2005). Stock market forecasting: artificialneural network andlinearregressioncomparison in an emerging market. Journal of Financial Management & Analysis, 18(2), 18.

4. Atsalakis, G.S., &Valavanis, K.P. (2009). Surveyingstock market forecastingtechniques - Part II: Softcomputingmethods. ExpertSyst. Appl., 36, 5932-5941.

5. Aziz, S., &Dowling, M. (2019). Machine learningand AI for risk management. In Disruptingfinance (pp. 33-50). Palgrave Pivot, Cham.