Pabuçcu, Hakan2024-10-042024-10-0420191307-98321307-9859https://doi.org/10.18092/ulikidince.484138https://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/339736http://hdl.handle.net/20.500.12403/4228Finansal zaman serilerinin barındırdığı belirsizlik, kaotik hareketler yanında doğrusal olmayandinamik yapı, tahminleri oldukça güçleştirmektedir. Borsa endekslerinin politik değişimler,ekonominin genel görünümü, yatırımcıların beklenti ve yatırım tercihleri ve diğer endekslerinhareketleri gibi birçok makroekonomik faktörden etkilenmeleri, endeks tahminlerini oldukça zorancak bir o kadar da çekici kılmaktadır. Borsa endeksi hareketleri ve geleceğe dönük tahminlerüretmede makine öğrenme algoritmalarının başarılı oldukları bilinmektedir. Bu çalışmada BIST 100endeksi hareketlerinin yönünün tahmin edilmesi problemi ele alınmıştır. Üç farklı makine öğrenmealgoritması olan yapay sinir ağları, destek vektör makineleri ve naive Bayes sınıflandırıcı algoritmasıkullanılmış ve performansları karşılaştırılmıştır. Borsa endeksi tahminleri için kullanılan on teknikgösterge modeller için girdi olarak kullanılmıştır. Veri seti 2009-2018 periyodunu kapsayan günlükkapanış değerlerini içermektedir. Analiz sonuçları, her üç modelin de borsa endeks hareketleriniyakalamada kullanılabilir olduğunu, yapay sinir ağı algoritmasının ise daha iyi bir sınıflandırıcıolduğunu göstermiştir.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessArticle02317919010.18092/ulikidince.484138339736