Yapay sinir ağları tekniği için paket program geliştirilmesi ve borsa endeksleri tahmini için kullanılması

Abstract

ÖZET Tezimizde yapay sinir ağlan yöntemini kullanarak ülkemizdeki borsa bileşik endeksinin ve döviz kurlarının tahmini konusu işlenmiştir. Bu konu ile ilgili olarak tahmin yazılımı geliştirilmiştir. Bunun için önce IMKB ve İMKB endeksi incelenmiştir. Borsa basit olarak arz ve talep kuralına göre işleyen ve ekonomik sistemin dinamiklerine bağlı bağımsız bir sistemdir. Birçok ekonomik aktivite ve psikolojik faktörler borsa fiyatlarının düşmesine veya yükselmesine etki etmektedir. İnsan faktörüne direk bağlı olması, lineer olmaması, çok değişkene bağlı olması, fiyat geçişlerinin zamana bağlı olması geleneksel tekniklerin kullanılmasını zorlaştırmaktadır. Daha sonra yapay sinir ağlan araştırılmış ve back-propagation algoritması üzerinde çalışmalarımız yoğunlaştırılmıştır. Yapay sinir ağları; algoritmasız, tamamıyla paralel, adapti, öğrenebilen bir sistemdir. Paralel dağıtılmış bir hafızaya sahip olması bu sistemlerin ana özelliklerinin başında gelir. Yapay sinir ağlan olayları öğrenerek karar verme prensibi üzerine kurulmuşlardır. Öğrenme zeki sistemlerinin bilgi yetenek ve tecrübelerini artırma olayı olarak düşünülebilir. Backpropagation algoritmasının program mantığı oluşturulmuş ve YSA programı hazırlanmıştır. Bu YSA programını kullanarak girilen döviz bilgilerine bağlı olarak endeksi tahmin edecek tahmin programı hazırlanmıştır. Elde edilen sonuçlar regrasyon analizi ve propagator programında elde edilen sonuçlar ile karşılaştırılmıştır. Sonuçlar göstermiştir ki yapay sinir ağlan yöntemini kullanarak yapılan programlarla daha iyi sonuçlar elde edilmiştir. YSA yazılımlarına girdi olarak verilecek parametre sayısı artırılırsa daha iyi sonuçlar almak mümkün olabilir.

SUMMARY Our thesis is about using artificial neural networks method to estimate the stock exchange index and rate of exchange. The estimate software has been evolved about this topic. For this, at first IMKB and IMKB's index have been examined. The stock exchange simply is a system to work according to presentation and demands rules and independent system what depend on economical systems dynamics. A lot of economical activity and psychological factor directly and many of variables. It is not linear. It's prices passing depends on the time. So the traditional techniques get difficult. Later the artificial neural networks were searched and our studying was made intensive on algorithm of back-propagation. The artificial neural networks are without algorithm and they are all parallel, adaptive and a learnable system. This system have a parallel dispersed memory. It is most important things of this systems properties. The artificial neural networks have been built on to learning events to decide principal learning can be thought like increasing experience, knowledge and ability of intelligent systems. The program logic of back-propagation algorithm has been formed and ANN program has been prepared. Using this ANN program, depending on the entrance of exchange knowledge's, the estimate program has been prepared in order to estimate the index. Obtained results have been compared with regration analysis and the results which were obtained in the propagator program. The results has proved that better results has been obtained using artificial neural networks methods. If the number of parameters which will be given to ANN program, is increased, it is possible better results.