BIST-50 ENDEKSİ DEĞİŞİM DEĞERLERİNİN SINIFLANDIRILMASINDA MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMLERİ VE YAPAY SİNİR AĞLARI KULLANIMI

Özet

Öz Çalışmada, BIST-50 endeksini etkileyen faktörlerden yararlanarak bazı makine öğrenmesi yöntemleri ve yapay sinir ağları ile sınıflandırmalar yapılmıştır. Literatürde sıklıkla kullanılan BIST-50 endeksinin değişimine etki eden faktörlerden DAX, FTSE, S&P 500, BISTBANK, BISTMALI, BISTSINAI, GOLDINDEX, Euro/Dolar Paritesi, Ham Petrol Fiyatı ve Faiz oranları alınmıştır. Sınıflandırmada makine öğrenmesi yöntemlerinden, k en yakın komşu algoritması (k-NN), Naive (basit) Bayes sınıflandırıcısı, C4.5 sınıflandırma algoritması ve yapay sinir ağları (YSA) kullanılmıştır. Weka3.8 programı yardımıyla analizler yapılmıştır. Bu analizler sonucunda %92.71 oranı ile C4.5 sınıflandırma algoritması doğru sınıflandırmada en iyi performansı göstermiştir.