Ekonomi haberlerinin BIST100 ve hisse senetlerinin fiyat değişimleri üzerindeki etkisinin incelenmesi

Abstract

Bu çalışmada ilk olarak, ekonomi haberlerinin belli bir kaynaktan toplanması, Bag-of-Words (ön tanımlı kelime grupları) yöntemi ile pozitif ve negatif olarak ayrıştırılması için bir yazılım geliştirilmiştir. Daha sonra bu ayrıştırma işleminin başarı oranı ele alınmıştır. İstanbul Borsası endeksindeki hareketlerin pozitif-negatif haberlerden ne kadar etkilendiği ve ileri yönelik tahmin yapılıp yapılamayacağı incelenerek bu gözlemlere dayalı bir portföy yönetim stratejisi önerilmiştir. Literatürde kullanılan algoritmalar kodlanarak ilgili ekonomi haberleri (siyasi, güncel, magazin vs. haber grupları çalışma dışında tutulmuştur) puanlanmıştır. Bu puanlamalar farklı algoritmalar ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar üzerinden BIST100 ve 5 adet seçilmiş şirket için, ilgili saatlerdeki fiyat hareketlerinin haber puanlarıyla karşılaştırılması yapılmıştır. Fiyat hareketlerinde saatlik ve günlük fiyat değişimleri kullanılmıştır. Seans bitiminden sonra çıkan haberlerin seans açılışındaki etkisi ve yine seans içindeki yönün tahmini yapılmaya çalışılmıştır. 12 aylık ekonomi haber arşivi (51.878 adet) ve BIST100 fiyat geçmişi üzerinde çalışılmıştır.Yapılan çalışmalarda, günlük ve saatlik periyottaki ekonomi haberlerinin fiyat hareketleri üzerine bir etkisi olduğuna dair ampirik bir kanıt bulunamamıştır. Bu nedenle haber puanlarını kullanarak ileri dönük bir tahmin yapılamaz. Öte yandan, gözleme dayalı olarak elde edilen bir desen dikkati çekmektedir: belirli süreli sürekli pozitif (veya negatif) haber akışının arkasından ani ve nisbeten yüksek değişimler gelebilmektedir. Bu desene dayanılarak geliştirilen portföy stratejisi ise yüksek getiri konusunda umut veren sonuçlar üretmiştir.

A software package has been developed in this thesis. The software collects economics news from a specified source automatically, and then it categorizes the news as positive or negative according to the Bag-of-Words method (using a predefined set of word groups). Then, the success rate of this classification process is investigated. It is examined how much fluctuations in the Istanbul Stock Exchange are affected by the degree of the news in order to investigate the possibility of a future prediction. Finally, a portfolio management strategy is proposed that is based on those observations. Related economics news (political, local, magazine etc. news have been excluded) are rated using the algorithms mentioned in the literature. Those ratings are compared using different algorithms. Based on those results, comparison of news ratings and price movements of BIST100 and 5 selected company stock prices, has been accomplished. Hourly and daily changes have been used in price movements. News appearing after the stock market closure have been investigated for their effects on market opening. Essentially, efforts have been spent to predict the direction of the price movements during the market session. The dataset is comprised of 51878 news spanning a period of 12 months, and the related BIST100 price history. No empirical evidence is found in this study that the daily and hourly economics news have an effect on price fluctuations. Hence a future prediction based on the ratings of the news seems to be impossible. On the other hand, an observation based pattern requires attention: abrupt and relatively high fluctuations may occur following the flow of news that exhibit either positive or negative ratings for a specific period. The portfolio management strategy based on this pattern produced promising results for achieving high returns.