Abstract:
“Hisse senedi piyasası tahmini, şirketlerin parasal stoklarının piyasa değerinin
gelecekteki eğilimini tahmin etmektir. Makine öğrenimi ve derin öğrenme, geçmiş
ticaret verilerine dayalı eğitime dayalı tahminler yapan borsa tahmin teknolojilerinde
yeni bir trend haline gelmiştir. Makine öğrenimi, tahminleri daha doğru ve basit hale
getirmek için çeşitli modeller kullanır. Bu makalede, hisse senedi fiyatını zaman içinde
analiz etmek, hisse senedinin ortalama günlük getirisini, en düşük değerini, en yüksek
değerini ve son olarak gelecekteki hisse senedi davranışını tahmin etmek için makine
öğrenimi tekniklerini kullanıyoruz. Bu çalışmada, hisse senedi alım satımında bir
CNN uygulaması olan LeNet-5 tabanlı evrimsel sinir ağları (CNN), LSTM ve Parçacık
Sürü Optimizasyonu kullanılarak otomatik bir al/sat kararı oluşturulmaya çalışılmıştır.
S&P 500 borsasındaki bazı şirketlere ait hisse senetleri üzerinde yapılan çalışmalarda
çeşitli doğruluk oranları elde edilmiştir..“
