Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightYapılan analizler sonucunda, haber metinlerinden elde edilen duygu skorlarının borsa endeksi trend tahminlemesi üzerinde bazı periyotlar için etkili olduğu gözlemlenmiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Duygu analizi, metinsel verilerin yansıttığı olumlu, olumsuz ya da nötr duyguların tespit edilme aşamalarını içermektedir. Farklı konular hakkında yayınlanan metinsel verilerin yansıttığı olumlu ve/veya olumsuz duygular, insanların, küçük veya büyük ölçekli şirketlerin karar alma süreçlerini etkileyebilmektedir. Metinsel kaynakların yansıttığı duygular, duygu skorları ile sayısal hale getirilebilmekte ve bu skorlar zaman serilerinin ileriye yönelik kestirimlerinin yapılması aşamasında kullanılabilmektedirler. Bilindiği gibi 1 Aralık 2019 tarihinde Çin’in Vuhan kentinde ortaya çıkan ve tüm dünyayı etkisi altına alan koronavirüs küresel bir pandemiye sebep olmuştur. Bu durum uluslararası ve yerel sermaye piyasaları üzerinde keskin düşüşlere neden olmuştur. Bu çalışmada pandemi döneminde toplanan haber metinlerinden elde edilen duygu skorlarının Bist100 endeksi trendinin belirlenmesinde etkili olup olmadığının analizi yapılmıştır. Analizlerde borsa endeksleri kestirimlerinde büyük önem arz eden teknik indikatörlerden de yararlanılmıştır. Böylece pandemi döneminde borsa endeksinin artma veya azalma yönün belirlenmesinde duygu skorlarının ve teknik indikatörlerin etkisi görülebilmiştir. Yapılan analizler sonucunda, haber metinlerinden elde edilen duygu skorlarının borsa endeksi trend tahminlemesi üzerinde bazı periyotlar için etkili olduğu gözlemlenmiştir.
Abstract
Sentiment analysis includes the stages of identifying the positive, negative or neutral emotions contained in the text data. Positive and/or negative emotions reflected by the text data can affect the decision-making processes of people, small or large-scale companies. Emotions reflected by documents can be vectorized with sentiment scores and these scores could be useful to forecast time series models. As it is known, the coronavirus, which emerged in Wuhan, China on December 1, 2019 caused a global pandemic all around the world. The Covid-19 pandemic has brought sharp and sudden declines in global and domestic stock markets. Within the scope of our study, it was analyzed whether the sentiment scores obtained from the Covid-19 related news documents were effective in forcasting the trend of the Bist100 index. Technical indicators that have great importance in estimating stock market indices, were also used in the analysis. Hence, the effect of sentiment scores and technical indicators in determining the trend of the stock market index during the pandemic could be observed. As a result of the study, it was observed that the sentiment scores were effective to predict the price trend of stock market index for some periods.