Please use this identifier to cite or link to this item:
https://hdl.handle.net/11499/48713| Title: | Büyük Dünya Endeksleri Kullanılarak BIST-100 Endeksi Değişim Yönünün Makine Öğrenmesi Algoritmaları ile Sınıflandırılması | Authors: | Filiz, Enes Akoğul, Serkan Karaboğa, Hasan Aykut |
Keywords: | BIST-100 endeksi Makine öğrenmesi Öznitelik seçimi Sınıflandırma algoritmaları BIST-100 index Machine learning Feature selection Classification algorithms |
Abstract: | 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. | URI: | https://search.trdizin.gov.tr/yayin/detay/1113724 https://hdl.handle.net/11499/48713 |
ISSN: | 2147-3188 |
| Appears in Collections: | Fen Fakültesi Koleksiyonu TR Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / TR Dizin Indexed Publications Collection |
Files in This Item:
| File | Size | Format | |
|---|---|---|---|
| document.pdf | 669.89 kB | Adobe PDF | View/Open |
CORE Recommender
Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.