TY  - JOUR
TI  - Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme Algoritmalarını Kullanarak Hisse Senedi Fiyat Tahmini
AB  - Günümüzde borsalar gözde bir dinamik yatırım aracıdır. Ancak bu dinamik yatırım aracı aynı zamanda ülkenin içinde bulunduğu durumdan, siyasetten, ülkeler arası izlenen politikalardan ve ülkenin sanayisinden büyük oranda etkilenmektedir. Bütün bu risklere karşın yatırımını bu alanda yapmak isteyen yatırımcılar belli tahminlerde bulunmaktadırlar. Bu tahmin de geçmiş verilerden faydalanarak yapılmaktadır. Bunun nedeni olağanüstü durumlar dışında borsa hareketlerinin büyük oranda tahmin edilebilirliğindendir. Tahminlerin daha tutarlı olması için bazı tahmin sistemleri kurulabilir. Bu sistemlerde geleneksel tahmin yöntemlerinin yanı sıra yapay zeka yöntemleri de kullanılmaya başlanmıştır. Yapılan tahmin sistemlerinde yapay zeka yöntemlerinin geleneksel tahmin yöntemlerinden daha iyi sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. Bunun nedeni yapay zeka yöntemlerinin bir hafızası olmasıdır. Bu çalışmada makine öğrenmesi yöntemlerinden Polinom Regresyon ve Random Forest Regresyon ve derin öğrenme yöntemlerinden ise Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN) ve Uzun-Kısa Süreli Bellek (LSTM) yöntemleri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre en iyi sonucu Random Forest Regresyon modeli, en kötü sonucu ise Polinom Regresyon modeli vermiştir.
AU  - Arslankaya, Seher
AU  - TOPRAK, Şevval
DO  - 10.29137/umagd.771671
PY  - 2021
JO  - Uluslararası Mühendislik Araştırma ve Geliştirme Dergisi
VL  - 13
IS  - 1
SN  - 1308-5514
SP  - 178
EP  - 192
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/1142940
ER  -