Pabuçcu, Hakan2024-10-042024-10-0420191302-41912564-7458https://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/314501http://hdl.handle.net/20.500.12403/4229Bu çalışma BIST 100 borsa endeksinin negatif ve pozitif yönlü hareketlerinin tahmin edilmesini konu edinmektedir. Yapaysinir ağı, destek vektör makinesi ve naive Bayes algoritmasının tahmin performansları karşılaştırılmaktadır. Analizler ikiaşamalı olarak yapılmaktadır. Birinci aşamada tahmin modellerinde girdi olarak kullanılacak dokuz adet teknik gösterge,borsa endeksi açılış, kapanış, en yüksek ve en düşük fiyatlar, kullanılarak hesaplanmakta ve sürekli olan bu teknikgöstergeler barındırdıkları trende göre kategorize edilerek yeni bir veri seti oluşturulmaktadır. İkinci aşamada ise, trendbelirleyici veri seti girdi olarak kullanılmakta ve seçilen üç makine öğrenme algoritması kullanılarak tahminleryapılmaktadır. BIST 100 veri seti 2009-2018 Aralığını kapsayan günlük kapanış fiyatlarını içermektedir. Analizlerle,destek vektör makineleri algoritmasının en iyi sınıflandırıcı olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Ayrıca, daha önceki benzerçalışmalarla karşılaştırmalar yapılarak gerek kullanılan veri seti gerekse tahmin modellerinin etkileri tartışılmaktadır.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessBilgisayar BilimleriBilgi SistemleriBilgisayar BilimleriYapay ZekaArticle221246256314501