Finansal Verilerin Analizinde Makine Ö˘grenme

Literatürde, finansal verilerin analizi ile ilgili çok sayıda ara¸stırma bulunmaktadır. Son yıllarda, finansal zaman serisi verilerinin tahmini ve karar destek sistemleri ilgili ça- lı¸smalar olmu¸stur. Finansal zaman serisi verilerinin tahmininde istatistiki modeller ve makine ö˘grenme yakla¸sımları kullanılmı¸stır. Geleneksel istatistiki metotlar, do˘grusal çalı¸san sistemlerin tahminin de kullanılmaktadır. Ancak finansal zaman serisi veriler

do˘gası gere˘gi genelikle kompleks, yüksek gürültü içeren, dinamik, do˘grusal ve para- metrik olmayan, kaotik verilerdir [17]. Bu yüzden finansal verilerin analizinde teknik ve temel analizinde dı¸sında, son yıllarda makine ö˘grenme, hesaplamalı akıllı yöntemler kullanılmaya ba¸slanmı¸stır. Öni¸sleme ve kümeleme teknikleri, finansal verilerin hare- ketlerini tahmin etme yöntemleri, finansal metinlerin i¸slenmesi konularında çalı¸smalar bulunmaktadır. Bu tezde finansal verilerin hareketlerini tahmin etmek ve alım/satım noktalarını bulmak için çalı¸sma yaptı˘gımız için, daha çok finansal verilerin hareketle- rini tahmin etme yöntemleri hakkında ara¸stırma yapılmı¸stır. Bu yöntemler, ¸su ba¸slıklar altında incelenmi¸stir: Yapay sinir a˘gları, destek vektör makineleri, hibrit mekanizma- lar, optimizasyon ve birle¸sik a˘glar.

Genellikle, zaman serisi verilerinin tahmininde kullanılan hesaplama zekası sistema- tik olarak belirli adımları içermektedir; verinin hazırlanması (öni¸slem), algoritma ta- nımı, e˘gitim ve tahminin de˘gerlendirmesi. ¸Sekil 3.2’de de gösterildi˘gi gibi, veri ha- zırlama fazında, verinin elde edilmesi sa˘glanır, elde edilen veri belirli öni¸slemlerden geçirilir, normalize edilir ve veri tekrar yapılandırılır (e˘gitim ve test verisi için). ˙Ikinci fazda, uygulanacak algoritma seçilir, konfigüre edilir. E˘gitim fazında, e˘gitim seti e˘gi- tilir, ö˘grenilmi¸s model olu¸sturulup, son fazda, test verisi ile sonuçlar de˘gerlendirilir [17].

Finansal zaman serisi verilerinin tahmini için, bu sistematik adımlara iki faz daha ek- lenmi¸stir; "Al-Sat" stratejisi ve sermaye de˘gerlendirmesi. ¸Sekil 3.3’de de gösterildi˘gi, be¸sinci faz olan "Al-Sat" stratejisinde, "Al-Sat" kuralları olu¸sturulur, risk kontrolü ve para yönetimi yapılır. "Al-Sat" kuralları olu¸sturulurken maksimum kar hedeflenir. Risk kontrolünde belirli kurallar (ör:stop-loss) olu¸sturulur ve o kurallar ile risk dengelenir. Sermaye yönetimiyle de pozisyonun büyüklü˘gü belirlenir, "Al-Sat" sırasında kullanı- lacak olan sermaye miktarı, mevcut toplam sermaye ve "Al-Sat"a dahil risk dikkate alınarak hesaplanır. Bu üç stratejinin uygulanmasında, i¸slem maliyetleri, hacim gibi kısıtlamalarının hesaba katılması gerekir. Son faz, sermaye de˘gerlendirmesinde, uy- gulanan yöntemin gerçekte olan uygulaması de˘gerlendirilir. Bu adım önemli bir fazı olu¸sturur. Çünkü önerilen uzman "Al-Sat" yönteminin gerçek hayatta uygulandı˘gında nasıl bir kazanç elde edece˘gi de˘gerlendirilmektedir [17].

¸Sekil 3.3: Finansal tahmin yöntemleri [17]

Finansal zaman serisi verilerinin analizi sırasında belirli makine ö˘grenme metotları kullanılmadan önce verilerin analizi için çe¸sitli öni¸slemler uygulanır. Özellik seçimi ve çıkarımı, zaman serilerinin segmentasyonu ve kümeleme, literatürde uygulanan öni¸s- lem metotlarıdır. Finansal verilerin analizinde kullanılan özellikler yapılan analizin çe-

¸sidine göre de˘gi¸smektedir. Temel analiz sırasında firmanın büyüklü˘gü, nakit akı¸sı, fi- yat/kazanç oranı, karlılık, piyasa/defter de˘geri gibi özelliklere bakılırken, teknik analiz sırasında ortalama, ba˘gıl güç endeksi, hacim, momentum gibi özellikler de˘gerlendirilir. Özelliklerin hepsinin kullanılması tahmin ba¸sarısını ve hesaplama performansını dü- ¸sürdü˘gü için özellik çıkarılması, seçilmesi ve azaltılması gerekmektedir. Analiz sıra- sında hangi özelli˘gin hangi parametrelerle seçilmesi gerekti˘gi konusunda literatürde kesin bir kanı mevcut de˘gildir. Bu yüzden özelliklerin seçilmesi ve kullanılması hak- kında metotlar geli¸stirilmi¸stir. Lee [99], özelliklerin seçilimi için hibrit bir yöntem önermi¸stir. Yöntemde, en iyi alt küme özelliklerinin belirlemesi için f-skoru kullanıl- maktadır. Daha sonra, bir destek vektör makinesi (SVM) sınıflandırıcısı ile azaltılmı¸s özellik kümesi olu¸sturulur. Tsai ve Hsiao [100], özellik seçimi için hibrit bir yöntem olu¸sturmu¸stur. Bu yöntemde, temel bile¸senler analizi (principal component analysis), genetik algoritma, sınıflandırma ve regresyon karar a˘gaçları çe¸sitli kombinasyonlar halinde (üç stratejinin kesi¸simi, bile¸simi) kullanılmı¸stır. Lin [101], uzman bilgisini ge- netik algoritma tabanlı yöntemle birle¸stirerek, SVM sınıflandırıcıyı da kullanarak en iyi özellikleri seçmeye çalı¸smı¸stır.

Di˘ger bir öni¸slem metodu finansal zaman serisi verilerinin segmentasyonudur. Bu me- totla, tüm verilerin analiz için kullanılması yerine verilerin azaltılması amaçlanır. Fi- nansal verilerde kullanılan yaygın segmentasyon metotları, algısal açıdan önemli nok- talar (perceptually important points -PIP) ve dönü¸s noktası (turning point -TP) be- lirleme metotlarıdır. Tsinaslanidis ve Kugiumtzis [102], PIP ve DTW (dynamic time wrapping) temelli tahmin metodu sunmu¸slardır. PIP ile seriyi farklı alt bölümlerine bö- len önemli noktalar tespit etmi¸sler, DTW ile de benzer tarihsel alt dizileri bularak gele- cekte benzer davranı¸sların gerçekle¸sece˘gine tahmin etmeye çalı¸smı¸slardır. Li [103], ça- lı¸smasında Dow Jones Endüstri Endeksindeki (Dow Jones Industrial Avarage - DIJA) dönü¸s noktalarını tahmin etmek için geriye yayılımlı olarak e˘gitilmi¸s bir yapay sinir a˘gı kullanmı¸stır. Yin [104], farklı zaman dilimleri düzeyinde finansal zaman serile- rini ayrı¸stırmak için dönü¸s nokta (TP) segmentasyon yöntemini kullanmı¸stır. Önerdi˘gi yakla¸sımı e˘gri uydurma (curve fitting) ve orijinal zaman serilerinin korunması açısın- dan PIP stratejisi ile kar¸sıla¸stırmı¸stır. Si ve Yin [105], her bir TP’nin önem derecesini de˘gerlendiren TP’leri belirlemeye yönelik bir yöntem önermi¸stir.

Finansal zaman serisi verilerinde kullanılan bir di˘ger öni¸slem metodu kümeleme (clus- tering) i¸slemidir. Bu yöntem ile benzer finansal hareketleri yapan endeksler ve hisseler gruplanır. Bir ülkedeki bir borsa veya endeksin hareketinin, ba¸ska bir ülkedeki hisse senetlerinin hareketlerinden etkilenebilir. Bu, aynı zamanda, farklı ancak ilgili pazar sektörlerinde de olabilir. Benzer finansal zaman serisi verilerin gruplanması, hisse se- nedi fiyatlarını tahmin etmede ve kârlı yatırımlar yapmak için faydalıdır. Zhou, Li, ve

Ma [106], finansal açıdan çok de˘gi¸skenli zaman serisi verilerini kümelemek için ara¸s- tırma yapmı¸slardır. Local Linear Embedding (LLE) yöntemini önermi¸slerdir. Önerdik- leri yöntem ile zaman serisi verilerde varolan teknik gösterge verileri (yüksek, dü¸sük, açılı¸s, kapanı¸s de˘gerleri, hacim) azaltılmı¸stır. K-means kümeleme algoritması ile de, LLE tarafından modifiye edilen zaman serisi verileri kümelemi¸slerdir. Huang ve Tsai [107], çalı¸smalarında yüksek do˘gruluk ile tahmin etmeye sa˘glayacak bir gösterge ge- li¸stirmeye çalı¸smı¸slardır. Çalı¸smaları, filtre tabanlı özellik seçimi yöntemi ile SOM tekni˘gini birle¸stirmektedir. Önerilen metot ile özellik seçici önemsiz özellikleri filtre- ler, SOM ile e˘gitim verileri gruplanır, her bir grubu ö˘grenmek ve tahmin etmek için SVR modeli uygulanır.

3.4.1 Yapay sinir a˘gları (YSA)

Literatürde, finansal verilerinin analizi ve tahmini için, yapay sinir a˘glarının kullanıl- dı˘gı çalı¸smalar bulunmaktadır. Martinez [18], çalı¸smasında geri yayılım algoritması ile e˘gitilmi¸s çok katmanlı bir ileri beslemeli sinir a˘gı (MLP) kullanmı¸stır. Bu çalı¸s- mada, teknik göstergeler arasındaki ili¸skiyi bulmak ve günlük maksimum, minimum fiyatları tahmin etmek amaçlanmı¸stır. Tahmin edilen sonuçlar gerçek piyasa verilerinde kullanılmı¸stır. Dhar, Mukherjee ve Ghoshal [30], çalı¸smalarında Hint Menkul Kıymet- ler Borsasındaki hisselerin bir sonraki adımdaki kapanı¸s de˘gerlerini tahmin etmek için MLP kullanmı¸slardır. Çalı¸smada kullanılan YSA, geri yayılım algoritması ile e˘gitilmi¸s klasik üç katmanlı bir MLP a˘gıdır. Yazarlar, en iyi MLP konfigürasyonunu bulmak için, a˘g parametrelerinin çe¸sitli kombinasyonlarını (giri¸s ve gizli katmanlardaki nöron sayı- ları, ö˘grenme oranı) ara¸stırmı¸slardır. Oliveira [108], bir Brezilya Petrol ¸Sirketinin hisse senedi fiyatlarını tahmin etmek için üç katmanlı bir MLP kullanmı¸stır. YSA’yı e˘gitmek için geleneksel geri yayılım algoritmasının farklı versiyonu olan esnek geri yayılım al- goritması (resilient backprogation) kullanmı¸slardır. Jasemi, Kimiagari ve Memariani [109], japon mum çubuklarındaki (candlesticks) gizli örüntüleri bulmak için MLP kul- lanmı¸slartır. Kayal [110], çalı¸smasında basit ve üstel hareketli ortalamalar, RSI gibi teknik göstergeleri kullanarak döviz piyasasının (FOREX) tahmininde MLP kullanı- mını ara¸stırmı¸stır. Vanstone, Finnie ve Hahn [29], Avustralya borsasında kullanılmak üzere otomatik alım/satım yapabilen bir sistem olu¸sturmak için MLP kullanmı¸slardır. Fiyat kazanç oranı (price earning ratio), defter de˘geri, özkaynak kârlılı˘gı (ROE) ve te- mettü ödeme oranı gibi temel analiz verileri, MLP’de girdi olarak kullanılmı¸stır [17]. MLP’nin finansal zaman serisi verilerini tahmin etme ba¸sarısı, a˘g modelindeki hiper parametrelerin de˘gi¸simlerinden (sinirsel mimari, gizli katmanların sayısı, gizli nöron- ların sayısı, ö˘grenme oranı, e˘gitim algoritması gibi) etkilenmektedir. En iyi parametre-

lere göre MLP yapısının kullanılması için Lasfer [111], tarafından ara¸stırmalar yapıl- mı¸stır. Ara¸stırmasında sayısız deneyler yaparak, parametrelerin birbirleriyle ve sonuçla olan ili¸skisini ara¸stırmı¸stır [17].

MLP dı¸sında, literatürde farklı YSA’larda kullanılmı¸stır. Majhi, Panda ve Sahoo [112], döviz kurlarını tahmin etmek için iki farklı YSA önermi¸stir; "functional link" yapay si- nir a˘gı (FLANN) ve "the cascaded functional link" yapay sinir a˘gı (CFLANN). Mahdi, Hussain ve Al-Jumeily [113], çalı¸smalarında iki farklı yapıda olan kendi kendini dü- zenleyen MLP (SOMLP) ile FLANN’ı kar¸sıla¸stırmı¸slardır. Çalı¸smalarında, FOREX piyasasında FLANN ve SOMLP’yi kullanarak en yüksek kazancı elde ettiklerini gös- termi¸slerdir. Ghazali [114], FOREX piyasalarının analizinde kullanılmak üzere, "dyna- mic ridge polynomial" yapay sinir a˘gını (DRPNN) önermi¸stir. Deneylerinde DRPNN’ inin "ridge polynomial" yapay sinir a˘glarına (RPNN) göre daha iyi sonuç verdi˘gini gös- termi¸stir. Shahpazov, Velev ve Doukovska [115], Bulgaristan hisse senedi piyasasın- daki endeksleri tahmin edebilmek için üç sinir a˘gı modelini ara¸stırmı¸slardır; MLP, RBF (radial basis function) ve genel regresyon sinir a˘gı (GRNN). González [116], çalı¸sma- sında ˙Ispanyol Borsasındaki hisselerin alım/satım fiyatlarının tahmini için RSI de˘ger- leriyle e˘gitilmi¸s genelle¸stirilmi¸s bir ileri beslemeli sinir a˘gının (GFNN) kullanılmasını önermi¸stir. Liu ve Wang [117], hisse senedi endekslerinin tahmini için Legendre sinir a˘gı kullanımını önermi¸slerdir. Bu yakla¸sımda, tarihsel verilerin yeni de˘gerlerin tah- mininde farklı bir etkisi oldu˘gunu göstermi¸stir. Ticknor [118], hisse senedi fiyatlarını öngörmek için Bayes a˘glarının kullanılmasını önermi¸stir. Çalı¸smasında, hisse senedi fiyat hareketlerini öngörmek için üç katmanlı bir ileri beslemeli sinir a˘gı kullanılmı¸s- tır. Dokuz farklı teknik gösterge girdi olarak kullanılmı¸stır. Wang [119], çalı¸smasında PCA ile stokastik zaman etkili fonksiyonel sinir a˘glarının (STNN) kullanılmasını öner- mi¸slerdir. Önerilen yöntem, giri¸s verisindeki ana bile¸senleri (principal components) çıkarmak için PCA (principal component analysis) kullanmaktadır. Daha sonra ortaya çıkarılan ana bile¸senler, MLP’de tahmin etmek için kullanılır. Önerilen metodun per- formansı geleneksel MLP, PCA-MLP ve STNN’e göre daha iyi sonuç vermi¸stir [17].

3.4.2 Destek vektör makineleri (SVM)

Finansal verilerin analizinde, YSA’lar ile birlikte yaygın olarak kullanılmaktadırlar. YSA’lar ile analizleri sırasında, verilerin son derece gürültülü ve yüksek boyutlulu˘ga sahip olmasından dolayı örüntünün ö˘grenimi sırasında belirli kısıtlar olu¸smaktadır [26], [17]. SVM’ler YSA’lar gibi verilerdeki örüntü tanıma i¸slemlerinde kullanılmak- tadır. SVM’ler hem sınıflandırma (support vector classifier -SVC) hem de regresyon problemleri (support vector regression -SVR) için kullanılmaktadır. Chen [25], çalı¸s-

masında teknik göstergeler ve endeks fiyatı verilerine SVR kullanmı¸stır. SVR model parametrelerini optimize etmek için "grid search" yöntemini kullanmı¸stır. Guo-Qiang [26], hisse senedi fiyatlarını tahmin etmek için SVR kullanmı¸stır. SVR parametrelerini optimize etmek için de parçacık sürü eniyilemesi (Particle Swarm Optimization) kul- lanmı¸stır. Luo, Wu, ve Yan [120], SVR’yi hisse senedi endekslerini tahmin etmek için geleneksel regresyon modelleri ve sinir a˘gı modelleri ile birlikte kullanmı¸slardır. Bao, Yang, Xiong ve Zhang [121], SVR’yi ham petrol fiyatlarının tahmininde kullanmı¸s- lardır. Kara [122], çalı¸smasında farklı MLP mimarilerini SVR ile kar¸sıla¸stırarak, hisse senedi fiyatlarının tahmininde kullanmı¸stır. Chao, Li-li ve Ting-ting [123], finansal za- man serisi verilerinin tahmini için dalgacık analizi ile SVR birle¸stirmi¸slerdir. Di˘ger çalı¸smaların aksine bu çalı¸smada, verilerin öni¸sleme sırasında kullanılan dalgacık me- kanizması, SVR çekirde˘gini olu¸sturmak için kullanılmı¸stır.

Kim [124], SVM kullanarak hisse senedi piyasasındaki hisse hareketlerinin tahmi- nini yapmaya çalı¸smı¸stır. SVM modelini YSA ile kar¸sıla¸stırmı¸stır. Huang [125] da benzer ¸sekilde SVM kullanarak NIKKEI 225 endeksinde haftalık hareketlerini tah- min etmek için ara¸stırma yapmı¸stır. Çalı¸smasını, do˘grusal ayrımcılık analizi (Linear Discriminant Analysis), ikinci dereceden ayrımcılık analizi (Quadratic Discriminant Analysis) ve Elman geri yayılım yapay sinir a˘gları (Elman Backpropagation Neural Networks) yöntemleri ile kıyaslamı¸stır. Cao ve Tay [126],[127], çalı¸smalarında SVM’i hisse senedi hareketlerini tahmin etmek için kullanmı¸slar ve önerdikleri çözümü, çok katmanlı YSA’lar ve RBF’ler ile kıyaslamı¸slardır. Pai [128], hisse senedi fiyatlarının zaman içerisindeki hareketlerinin tahmini için ARIMA ile SVM hibrit çözümünü öner- mi¸stir. Önerdi˘gi hibrit çözümü 10 farklı hisse senedinin zaman serisi içerisindeki fiyat de˘gi¸simlerine uygulamı¸stır.

3.4.3 Hibrit çözümler

Hibrit çözümler, birden fazla çözümün birle¸siminden olu¸smakla birlikte, tek bir çözü- mün dezavantajlarını gidermeyi sa˘glayan çözümler olmaktadır. Bireysel yakla¸sımlarda yerel uygunluk (local optima), gere˘ginden fazla uyma (overfitting), birçok paramet- renin seçiminde zorluk gibi bazı dezavantajlar bulunmaktadır. Hibrit çözümler ile bu sorunların giderilmesi için çalı¸smalar yapılmı¸stır. Liang [129], çalı¸smasında opsiyon fiyatlarının etkin bir ¸sekilde tahmin edilmesi için hibrit bir yakla¸sım önermi¸stir. Öne- rilen yakla¸sım, parametrik ve parametrik olmayan yakla¸sımlardan olu¸san kademeli bir yapıdır. Parametrik yakla¸sım (Binom a˘gacı, sonlu fark yöntemi ve Monte Carlo) ile fiyat hareketlerinin modellenmesi sa˘glanır. Daha sonra, parametrik olmayan yakla¸sım (lineer sinir a˘gı, MLP ve SVR) ile de, parametrik yakla¸sımın uygulanmasından elde

edilen verilerin ö˘grenilmesi sa˘glanır. Wu ve Shahidehpour [130], çalı¸smasında üç yak- la¸sımdan olu¸san hibrid bir mekanizma kullanarak gün öncesi elektrik fiyatlarını nasıl tahmin edebileceklerini ara¸stırmı¸slardır. Kullanılan ilk yöntem, tarihsel fiyat de˘gi¸sik- likleri ile di˘ger veriler arasındaki do˘grusal ili¸skiyi modellemek için uygulanan otoreg- resif hareketli ortalamadır (ARMAX). Ardından, ARMAX modelinden gelen verilerin karakteristik özelliklerini tanımlamak için GARCH (Generalized autoregressive con- ditional heteroscedasticity) modeli kullanılır. Son olarak, uyarlamalı dalgacık sinir a˘gı (adaptif wavelet neural network -AWNN) uygulanmı¸slardır. Zhu ve Wei [131], karbon fiyatlarını tahmin etmek için karma bir yakla¸sım kullanmı¸slardır. Karbon fiyatları do˘g- rusal ve do˘grusal olmayan bile¸senlere ayrılmı¸s ve sırasıyla bu bile¸senleri ö˘grenmek ve tahmin etmek için ARIMA, en küçük kareli destek vektör makinesi (LSSVM) mo- delleri kullanılmı¸stır. Nayak, Mishra ve Rath [27], çalı¸smalarında SVM ve K-en yakın kom¸susu (KNN) yakla¸sımını kullanarak borsa endeks verilerinin tahmini için hibrit bir yöntem sunmu¸slardır. Çalı¸smalarında, sadece kapanı¸s fiyatını tahmin etmekle kalma- yıp, aynı zamanda e˘gilimi, volatiliteyi ve momentumu da tahmin etmeye çalı¸smı¸slardır. Patel [28], borsa endekslerinin gelecekteki de˘gerlerini öngörmek için iki a¸samalı bir yöntem önermi¸stir. Önerilen yöntemin birinci a¸samasında, SVR kullanılırken, ikinci a¸samada ise YSA, "random forest" ve SVR yöntemleri kullanılmı¸stır. Kim [132], ça- lı¸smasında optimum özellik dönü¸sümü (feature transformation) için YSA ve GA’nın birlikte çalı¸stı˘gı melez bir modeli önermi¸stir. Önerilen model, Kore bile¸sik hisse senedi fiyat endeksi de˘gi¸siminin (KOSPI) gelecekteki yönünü tahmin etmek için kullanılmak- tadır. Hassan [133], Hidden Markov Model (HMM), YSA ve GA algoritmalarını bir- le¸stirerek hisse senedi fiyatının bir sonraki gündeki de˘gerini tahmin eden bir model geli¸stirmi¸stir. Çıkan sonuçları ARIMA ile kıyaslamı¸stır.

3.4.4 Optimizasyon

Literatürde, finansal verilerin analizinde kullanılan akıllı mekanizmaların tahmin do˘g- rululu˘gunu iyile¸stirmek için optimizasyon algoritmalarının kullanımı ara¸stırılmı¸stır. Brasileiro [134], çalı¸smasında yapay arı koloni (artificial bee colony-ABC) optimizas- yon algoritması ve KNN algoritması ile olu¸sturulan hibrid bir metot önermi¸stir. KNN, hisse senedi alıp satmak için en uygun zamanın seçilmesi için kullanılmı¸stır. ABC al- goritması ise, en iyi zaman gecikmelerini seçmek ve KNN parametrelerini ayarlamak için kullanılmı¸stır. Hsieh [135], çalı¸smasında finansal verilerin analizinde ceza rehberli destek vektör makinesi (penalty guided support vector machine -PGSVM) ile evrimsel ABC’yi (EABC) birlikte kullanmı¸stır. Bu yakla¸sımda EABC, PGSVM parametrelerini optimize etmek için kullanılmı¸stır. Elde edilen sonuçlar, EABC-PGSVM’nin MLP ve klasik SVM göre üstün oldu˘gunu göstermi¸stir.

Evans [136], çalı¸smasında FOREX verilerinde tahmin hatalarını düzeltmek ve MLP’nin en iyi a˘g topolojisini bulmak için genetik algoritma (GA) kullanmı¸stır. Huang [31], çalı¸smasında SVR parametrelerini optimize etmek ve modele giren verileri seçmek için GA kullanmı¸stır. Pulido [23], önerdi˘gi çalı¸smada MLP a˘g yapısı parametreleri- nin (gizli katmanların sayısı ve katmanlardaki nöronların sayısı ve ba˘glantısı) ve bi- le¸sik (ensemble) MLP mimarisinin bulunması için parçacık sürüsü optimizasyonunu (particle swarm optimization - PSO) kullanmı¸stır. Ayrıca çalı¸smada kullanılan bulanık mantık, toplulu˘gu olu¸sturan bireysel MLP modellerinin bireysel çıktılarını birle¸stirmek için kullanılmı¸stır. Abdual-Salam [137], önerdi˘gi yöntemde hisse senedi fiyatlarının tahmini için kullanılacak olan MLP mimarisinin olu¸sturulması için diferansiyel evrim algoritması (DE) ve PSO’yu kar¸sıla¸stırmı¸stır. Pinto [138], çalı¸smasında çok amaçlı ev- rimsel sistemi önermi¸stir. Bu çalı¸smada, alım/satım stratejilerini ve borsa e˘gilimlerini optimize etmek için çok amaçlı genetik algoritma kullanılmı¸stır. Lai [21], Tayvan bor- sasındaki hisseler için bulanık karar a˘gacı mekanizması olu¸sturmu¸stur. Karar a˘gacının optimizasyonu için GA (genetik algoritma) kullanılmı¸stır. Önerilen model ile %82’lik performans ba¸sarısına ula¸smı¸stır. Kim ve Han [32], çalı¸smalarında GA kullanmı¸slar ve YSA’ya girecek olan özelliklerin (teknik analiz verilerin) optimizasyonu ile YSA a˘g topolojisinin (gizli katmanlardaki nöron sayısı, nöronlar arasındaki a˘gırlıkların de˘ger- leri) optimizasyonunu yapmı¸slardır. YSA ile ortalama %58.5 olan isabet oranını, GA ile optimizasyon ile ortalama %65.8 oranına kadar çıkarmı¸slardır. Zhang [33], Stan- dard’s & Poor’s 500 hisse senedi endeks de˘gerlerini tahmin etmek için YSA’yı IBCO (improved bacterial chemotaxis optimization) ile optimize etmi¸stir. Önerilen çözüm ile YSA’nın a˘gırlıkları optimize edilmi¸stir. Zhu [139], çalı¸smasında daha önce önerilmi¸s olan PPO (price percentage oscilator) teknik göstergesini kullanarak Hong Kong Hang Seng endeksindeki de˘gerleri GA ile optimize edilmi¸s SVM ve GA ile optimize edilmi¸s YSA yöntemleriyle tahmin etmeye çalı¸smı¸stır.

3.4.5 Bile¸sik çözümler (ensemble solutions)

Literatürde, tek bir ö˘grenme modeli kullanmak yerine bile¸sik ö˘grenme modellerinin bir kombinasyonunu kullanılmı¸stır. Bu stratejiye bile¸sik ö˘grenme denir. Bile¸sik ö˘grenme modellerinin kullanılması tek bir ö˘grenme yöntemiyle kar¸sıla¸stırıldı˘gında genel çö- züm performansını artırmak amacıyla kullanılmı¸stır. Finansal piyasa sorunlarını çöz- mek için çe¸sitli bile¸sik a˘g çözümleri bulunmaktadır. Cavalcante [140], çalı¸smasında ELM ve OS-ELM (online sequential extreme learning machine) bile¸sik çözümlerini kar¸sıla¸stırarak hisse senedi piyasalarında alım/satım yapabilen akıllı bir sistem geli¸s- tirmi¸stir. Mabu, Obayashi ve Kuremoto [141], hisse senedi piyasalarında alım/satım kararlarını verebilmek için kural tabanlı bir evrimsel algoritma ile MLP’yi birle¸stiren

bile¸sik ö˘grenme mekanizmasının kullanımını önermi¸slerdir. Bu yakla¸sımda, genetik a˘g programlaması hisse senedi kuralları olu¸stururken, MLP ise borsada i¸slem yapan için en iyi kuralları seçmektedir. Ballings [142], hisse senedi piyasalarındaki hissele- rin hareketlerini tahmin edebilmek için bile¸sik çözümlerin (random forest, adaboost ve kernel factory) performanslarını sınıflandırıcı modeller (ANN, logistic regression, SVM ve KNN) ile kar¸sıla¸stırmı¸stır. Elde edilen sonuçlar bile¸sik çözümlerinin tek sı- nıflandırıcılardan daha iyi performans gösterdi˘gini ortaya koymu¸stur.