Yapay sinir ağları ve destek vektör makineleri yöntemlerinin sınıflandırma performanslarının karşılaştırılması: Borsa endeks yönünün tahmini üzerine bir uygulama

Abstract

Bu tez çalışmasında, makine öğrenmesi yöntemlerinden olan Yapay Sinir Ağlarıve Destek Vektör Makineleri incelenmiştir. Bu yöntemlerin İstanbul Menkul KıymetlerBorsası Ulusal 100 Endeksi?nin yön tahmininde kullanılabilirlikleri araştırılmıştır.Analizde 2005-2011 dönemine ait sırasıyla teknik göstergeler, borsaların endeks değişimoranları ve makroekonomik göstergelerden oluşan veri kümelerinin yön tahminindegösterdikleri performanslar karşılaştırılmıştır. Sonuçlar incelendiğinde teknikgöstergelerin diğer değişkenlere göre daha iyi performans gösterdiği belirlenmiştir. Dahasonra bu veri kümelerinin bir araya getirilmiş hali üzerinde öznitelik seçimi yapılarakyön tahmininin en az sayıdaki değişkenle en doğru şekilde yapılmasını sağlayacak verikümesi oluşturulmuştur. Tüm analizlerde Yapay Sinir Ağları, Destek VektörMakineleri?ne göre daha iyi sonuçlar vermiştir.

In this thesis study, Artificial Neural Networks and Support Vector Machineswhich are machine learning methods were examined. Usability of these methods for theprediction of Istanbul Stock Exchange (ISE) National 100 Index movement directionwas investigated. In analysis, performances of the 2005?2011 period data sets containingtechnical indicators, rate of change of stock market indices and macroeconomic indicatorswere compared. The results showed that technical variables give better performances thanother variables. Later, a dataset which predicts the stock movement direction mostaccurately with minimum number of variables was formed by feature selection oncombined data sets. Artificial Neural Networks gave better results than Support VectorMachines for all analyzes.