Abstract:

Yapay sinir ağları hisse senedi fiyat tahmininde başarı ile uygulanmaktadır. Eşik değerleri yapay sinir ağlarının performansını etkileyebilecek önemli bir unsurdur. Bununla beraber yapay sinir ağları modelinde yer alan eşik değerinin tahmin performansı üzerindeki etkisinin incelendiği bir çalışmaya literatürde rastlanma-mıştır. Bu çalışmanın amacı eşik değerinin hisse senedi fiyat tahmin performansı üzerindeki etkisini incelemektir. Bu amaçla, BIST100 endeksinde listelenen 100 adet hisse senedine ilişkin 1 Ocak 2014 ve 30 Haziran 2015 tarihleri arasındaki tarihi fiyat ve işlem hacmi bilgileri kullanılmıştır. Bu verilerden yola çıkmak suretiyle 201 adet teknik gösterge hesaplanmıştır. Yapay sinir ağlarındaki aktivasyon fonksiyonu çeşidi, ara katmanda yer alması gereken nöron sayısı ve değişken seçimi, popülasyon tabanlı meta-sezgisel bir yöntem olan Harmoni Arama algoritması ile optimize edilmiştir. Performans ölçüsü olarak RMSE ve doğru tahmin oranı değerleri kullanılmıştır. Sonuçta eşik değerinin yer aldığı modeller ile eşik değerinin yer almadığı modeller arasında istatistiksel açıdan anlamlı bir performans farklılığı tespit edilememiştir. Bununla beraber eşik değerinin yer almadığı modellerin eğitiminin daha kısa sürede tamamlandığı belirlenmiştir. 

Keywords: