Çok Değişkenli Koşullar Altında Pay Piyasaları Trend Tahmin Yaklaşımlarının Gerçekleştirilmesi - Santur, Yunus; Karabatak, Murat; Ulas, Mustafa; Kuzu, Adem; Aycel, Üzeyir; Öntürk, Abdullah (My University, 2023)
Finansal piyasalarda etkin bir tahmin modelinin geliştirilmesi birden fazla ve değişken koşullara bağlıdır. Bu proje kapsamında çok değişkenli koşulların modelde optimum öznitelikler elde edilerek temsil edilmesi ve etkin bir öğrenme modeli oluşturulması için uygulamalı bir araştırma projesi gerçekleştirilmiştir. Proje süresince, çok değişkenli koşullar için, mikro ve makro-ekonomik veriler, çoklu zaman uzayında temel ve teknik analiz, finansal örüntü tanıma, teknik uyumsuzluklar ve finansal metin işleme gibi alt modüller için ayrı ayrı öğrenme modelleri geliştirilecektir. Bu birbirinden farklı heterojen modelleri eniyileme ve nihai tahmini öğrenme ağlarındaki varyansı minimize ederek öğrenen meta öğrenme modeli geliştirilmesi hedeflenmektedir. Proje başarısının doğrulanması için test verileri üzerinde karşıtlık matrisleri oluşturularak, trend doğruluğu gibi metrik ölçümlerin yanı sıra modele dayalı al/sat stratejileri (Backtest) geliştirilerek portföy kazancı, kazanç katsayısı (Profit Factor - PF) analizleri yapılarak derin öğrenme modelleri ile doğrulanmıştır. Proje kapsamında, proje metninde öngörülen metrik hedeflere (trend doğruluğu ve Backtest benzetimleri) ulaşılabilmiştir. Bu kapsamda proje süresince yürütülen bilimsel çalışmalar detaylı bir şekilde ek olarak sunulmuştur. Proje sonu itibari ile tümleştirilmiş bir bilimssel çalışmanın Q2 sınıfında SCI endeks bir dergide değerlendirme süreci devam etmektedir. Bu bağlamda bu raporda detaylandırılan çalışma major revizyon süreci de tamamlanmış, proje sonuç raporu yüklenmesi aşamasında revizyon değerlendirme süreci devam etmektedir. Bunların yanı sıra planlanan ve deneysel çalışmaları SCI endeks makale için devam eden çalışmalara da devam edilmektedir. Projede hedeflenen yaygın etkilere de ulaşılmaya başlanmış TEYDEB programı kapsamında 2022/II. dönemde desteklenen ve finansal hizmetlerde dijital dönüşüm çağrı başlığı ile ilgili iki ayrı 1501 desteğinde danışmanlık hizmeti verilmeye başlanmıştır. Proje kapsamında hedeflenen araştırmacı yetiştirilmesi için aynı zamanda proje de bursiyer olarak çalışan lisansüstü öğrencilere ait tez önerileri verilmiştir. Lisansüstü öğrencilerin 2023 bahar ve 2023 güz döneminde mezun olması beklenmektedir.
01.04.2023
Keywords: Makine öğrenmesi; Derin öğrenme; Fintech; Finansal tahmin