Büyük Dünya Endeksleri Kullanılarak BIST-100 Endeksi Değişim Yönünün Makine Öğrenmesi Algoritmaları ile Sınıflandırılması

Autor:	Hasan Aykut Karaboğa, Serkan Akogul, Enes Filiz
Rok vydání:	2021
Předmět:	BIST-100 endeksi Makine öğrenmesi Öznitelik seçimi Sınıflandırma algoritmaları Sınıflandırma algoritmaları BIST-100 index Classification algorithms Fen Science Machine learning Feature selection BIST-100 endeksi Öznitelik seçimi General Medicine Makine öğrenmesi
Zdroj:	Volume: 10, Issue: 2 432-441 Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
ISSN:	2147-3129 2147-3188
DOI:	10.17798/bitlisfen.889007
Popis:	Borsa İstanbul 100 (BIST-100) endeksi, diğer büyük dünya endeksleri ile birlikte finans piyasalarının küreselleşme değişiminin bir parçası olmuştur. Endeksler arasındaki ilişkinin analizi yatırımcılara büyük avantajlar sağlayacaktır. Bu durumdan yola çıkarak çeşitli makine öğrenmesi algoritmaları ile büyük dünya endeksleri ve bazı makroekonomik göstergeler kullanılarak BIST-100 endeksinin değişim yönünün (artış-azalış) sınıflandırılması amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda BIST-100 endeksinin değişim yönünün sınıflandırmasında etkin rol oynayan değişkenler belirlenmiş ve belirlenen bu değişkenler yardımıyla sınıflandırma başarılarında değişim olup olmadığı incelenmiştir. Tüm değişkenler ile yapılan sınıflandırmada lojistik regresyonun %70,6; öznitelik seçimi ile yapılan sınıflandırmada da Destek Vektör Makinesi PUK çekirdeği algoritmasının %71,9 daha doğru sınıflandırma başarısı gösterdiği belirlenmiştir. Böylelikle daha az sayıda değişken ile daha yüksek sınıflandırma başarısı elde edilmiştir.
Databáze:	OpenAIRE
Externí odkaz:	https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::a7e5b2aada0ffab768f3dccb1ae3c812 https://doi.org/10.17798/bitlisfen.889007 Zobrazit plný text záznamu