Büyük Dünya Endeksleri Kullanılarak BIST-100 Endeksi Değişim Yönünün Makine Öğrenmesi Algoritmaları ile Sınıflandırılması

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.