Özet:
Günümüzde Finans ve Bankacılık Sektöründe teknoloji ve iletişim sistemleri ile
birlikte gelişmesinden dolayı yüksek miktarda veri iletilmektedir. Özellikle borsa,
döviz, kıymetli emtia gibi yatırım yapılabilen her alanda gelecekte olabileceği
değerleri tahmin edilmeye çalışmaktadır.
Zaten istatistik bilimi ile iç içe olan finans gelişen teknoloji ile analizlerde veri
madenciliği yöntemlerini çok etkin bir şekilde kullanmaktadır. Yatırımcı araçları
Banka gibi finansal kurumlardan başka bireysel bazda da takip edilip analize
edilmektedir. Yatırımcılar, en az risk ile olabilecek en yüksek getiri kazanmayı
hedeflemektedir. Bu hedefin sağlıklı bir şekilde gerçekleştirilmesi için değerlerin
doğru tahmin çok önem kazanmıştır.
Bu çalışmada 2014-2019 yılları arasındaki Microsoft Firmasının hisse senetleri
kapanış fiyatları Makine Öğrenmesi Yöntemi ile tahmin edilmeye çalışılmıştır.
Kullanılan yöntemler Polinominal Regresyon, Arima, XGBooster, LSTM (Uzun
Kısa Süreli Bellek) ve Facebook Prophet algoritmalıdır. Çalışmada hissenin alacağı
değerler; kısa vadede son 5,10 ve 20 günlük değerler tahmin edilmeye iken 1 yıllık
uzun vadeli değerler de tahmin edilmeye çalışırmıştır. Bu sayede algoritmaların kısa
ve uzun vadeli davranışları hakkında bilgi edinme imkânı ortaya çıkmıştır.
