Özet:

Son dönemlerde hisse senedi endeksinin fiyat ya da getirisinin tahmin edilmesinde makine öğrenmesi yöntemlerinin istatistiki yöntemlere göre daha sık kullanıldığı görülmektedir. Çalışmanın amacı, BİST Banka endeksi hareket yönünün tahmininde çeşitli sınıflandırma yöntemlerinin performanslarını karşılaştırmaktır. Çalışmada analiz yöntemlerinin girdi değişkeni olarak BİST’te hesaplanan 10 adet teknik gösterge kullanılırken bir sonraki günün borsa endeksi kapanış değeri çıktı değişkeni olarak kullanılmıştır. Bulgulara göre yapay sinir ağları (YSA), destek vektör makineleri (DVM), lojistik regresyon (LogR) ve lineer diskriminant analizi (LDA) modellerinin doğru sınıflandırma performansları sırasıyla %81.74, %60.87, %76.70, %76.87’dir. Sonuçlar, makine öğrenmesi yöntemlerinin endeks hareket yönünün tahmininde kullanılabilecek etkin yöntemler olduğunu göstermiştir.

Anahtar Kelimeler: