Makine Öğrenmesi Teknikleri İle Hisse Senedi Fiyat Tahmini

Bu çalışma, Borsa İstanbul Anonim Şirketi (BİST) 30 Endeksi’nde işlem gören firmaların hisse senetlerinin gelecek fiyatlarını tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Bu amaçla öncelikle BİST 30 Endeksi firmalarının 2010-2019 yılları arasındaki üçer aylık finansal tabloları temin edilmiş daha sonra bu tablolar vasıtasıyla firmalara ait finansal oranlar hesaplanmıştır. Ayrıca firma hisse senetlerinin aylık kapanış fiyatlarına ulaşılmış ve firmalara ait finansal oranlarla denk olacak şekilde üçer aylık ortalamaları alınmıştır. Bu şekilde veriler temin edildikten sonra Yapay Sinir Ağları (YSA), Rastgele Orman (RO) algoritması ve XGBoost algoritması kullanılarak her bir firmaya ait hisse senedinin gelecek fiyatı tahmin edilmiştir. Daha sonra her bir yönteme göre elde edilen tahmin sonuçları karşılaştırılmıştır. XGBoost ve Rastgele Orman algoritmaları birbirlerine yakın sonuçlar vermelerine rağmen XGBoost algoritması en iyi sonucu vermektedir. Ayrıca her iki modelin de YSA’ya göre daha yüksek performans gösterdiği tespit edilmiştir.