Abstract:

Hisse senedi fiyatı yön tahmini, piyasaların sahip olduğu karmaşık yapı itibariyle zor bir problemdir ve bu nedenle de araştırmacıların ilgisini çeken bir konudur. Hisse senedi fiyat tahmininde kullanılan yöntemlerden bir tanesi destek vektör makineleridir (DVM) ve literatürde başarılı bir şekilde kullanıldığı görülmektedir. DVM ile başarılı bir tahmin çalışması gerçekleştirmek için kullanılacak girdi değişkenlerinin dikkatli bir şekilde seçilmesi gerekmektedir. Genetik algoritma, DVM için değişken seçiminde kullanılan yöntemlerden bir tanesidir. Yapılan çalışmalar araştırıldığında genetik algoritma (GA) tabanlı DVM yönteminde farklı kernel fonksiyonlarının performansı ve farklı sayılardaki değişkenlerin tahmin performansının detaylı bir şekilde incelenmediği ortaya çıkmıştır. Bu açığı kapatmak için emtia tabanlı bir fonun tarihi fiyat bilgileri kullanılmış ve GA-DVM yöntemi ile değişken seçimi gerçekleştirilmiştir. En yüksek doğru tahmin oranı, 10 adet değişkenin seçildiği doğrusal kernel fonksiyonuna sahip DVM modelinde gerçekleştiği ortaya çıkmıştır. Aynı zamanda modellerin yarısından fazlasında al ve tut stratejisinden daha yüksek oranda bir getiri sağlamak mümkün olmuştur. Çalışmada elde edilen başarılı sonuçlar, önerilen yöntemin hisse senedi fiyat tahmininde karar destek sistemi olarak kullanılabileceğini göstermektedir.

Keywords: