Hisse Senedi Fiyatlarının LSTM ve ARIMA Modelleri Kullanılarak Tahmin Edilmesi

Yükleniyor...
Küçük Resim

Tarih

2024

Dergi Başlığı

Dergi ISSN

Cilt Başlığı

Yayıncı

Fırat Üniversitesi

Erişim Hakkı

info:eu-repo/semantics/openAccess

Özet

Borsa İstanbul’da işlem gören hisse senedi piyasası, günümüzde en çok rağbet gören yatırım araçlarından biridir. Öyle ki nüfusa göre en çok işlem gerçekleştirilen ilk beş ülkeden biri Türkiye’dir. Teknolojinin gelişimi, yatırımcıların bu gibi yatırım araçlarına yönelmesini kolaylaştırmasının yanı sıra analiz yöntemlerini de kolaylaştırmıştır. Bu çalışma, kullanılan analiz yöntemlerinden olan LSTM ve ARIMA modellerini karşılaştırıp, hangisinin daha iyi performans sağladığını görmek için yapılmıştır. Çalışmada diğer çalışmalardan farklı olarak 2020-2024 yılları arasındaki verilerle gerçekleştirilmiş ve sektörel farklılıklar göz önünde bulundurularak işlem yapılmıştır. Sonuçlar, LSTM’nin karmaşık ve uzun vadeli bağımlılıkları yakalamada daha etkili olduğunu göstermiştir. Bu, yatırımcıların model seçimini yaparken daha bilinçli kararlar almasına yardımcı olacaktır.

The stock market traded on Borsa Istanbul is one of the most popular investment instruments today. In fact, Turkey is one of the top five countries with the highest number of transactions per capita. The development of technology has not only made it easier for investors to turn to such investment instruments but also facilitated the analysis methods. This study aims to compare the LSTM and ARIMA models, which are among the analysis methods used, to see which one provides better performance. Unlike other studies, this study was conducted using data from the years 2020-2024 and took sectoral differences into consideration. The results showed that LSTM is more effective in capturing complex and long-term dependencies. This will help investors make more informed decisions when choosing a model.

Açıklama

Anahtar Kelimeler

BIST, Otoregresif Entegre Hareketli Ortalama, Uzun-Kısa Süreli Bellek Modeli, LSTM, ARIMA, Autoregressıve Integrated Moving Average, Long Short-Term Memory Model

Kaynak

Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi

WoS Q Değeri

Scopus Q Değeri

Cilt

36

Sayı

2

Künye

AYDIN, Y., VAROL, G., GÖKDENİZ, E. E., MANUS, H. (2024). Hisse Senedi Fiyatlarının LSTM ve ARIMA Modelleri Kullanılarak Tahmin Edilmesi. Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 36(2),903-911. doi.org/10.35234/fumbd.1495602