Abstract:

Abstract enpopüler bir konudur. Literatürde bir gün sonraki hisse senedi fiyatını veya bir gün sonraki fiyat hareketini tahmin etmeye yönelik çalışmalar gerçekleştirilmektedir. Bununla birlikte literatürde hangi özelliklere sahip hisse senetlerinin daha yüksek doğru performans ile tahmin edileceği yönünde bir çalışma mevcut değildir. Bu çalışmada yüksek doğrulukla tahmin edilen senetlerin özelliklerini belirlemek amacıyla kümeleme analizi kullanılmıştır. Çalışmada BIST50 Endeksinde listelenen 50 adet hisse senedinin Ocak 2010 ile Kasım 2015 tarihleri arasındaki fiyat ve hacim bilgilerini kullanmak suretiyle 196 adet teknik gösterge hesaplanmıştır. Çalışmada tahmin yöntemi olarak hisse sendi fiyat tahmininde yeni yeni kullanılmaya başlanan Aşırı Öğrenme Makineleri (AÖM) kullanılmıştır. Söz konusu yöntem Yapay Sinir Ağlarına göre oldukça hızlı sonuç vermektedir. AÖM yöntemi için parametre optimizasyonu ve değişken seçimi genetik algoritma ile gerçekleştirilmiştir. Her bir hisse senedi için fiyat tahmini gerçekleştirildikten sonra, elde edilen tahmin oranları, hisse senetlerinin risk ve getiri değerleri ile birlikte k-ortalamalar yöntemi ile kümelere ayrılmıştır. Sonuçta daha yüksek risk ve daha düşük getiriye sahip senetlerin diğer gruptaki senetlerden ortalama olarak daha yüksek doğru oranı ile tahmin edildiği belirlenmiştir.

Keywords: