Hisse Senedi Fiyat Tahmininde Genetik Algoritma ile Değişken Seçimi

Hisse senedi fiyati yon tahmini, piyasalarin sahip oldugu karmasik yapi itibariyle zor bir problemdir ve bu nedenle de arastirmacilarin ilgisini ceken bir konudur. Hisse senedi fiyat tahmininde kullanilan yontemlerden bir tanesi destek vektor makineleridir (DVM) ve literaturde basarili bir sekilde kullanildigi gorulmektedir. DVM ile basarili bir tahmin calismasi gerceklestirmek icin kullanilacak girdi degiskenlerinin dikkatli bir sekilde secilmesi gerekmektedir. Genetik algoritma, DVM icin degisken seciminde kullanilan yontemlerden bir tanesidir. Yapilan calismalar arastirildiginda genetik algoritma (GA) tabanli DVM yonteminde farkli kernel fonksiyonlarinin performansi ve farkli sayilardaki degiskenlerin tahmin performansinin detayli bir sekilde incelenmedigi ortaya cikmistir. Bu acigi kapatmak icin emtia tabanli bir fonun tarihi fiyat bilgileri kullanilmis ve GA-DVM yontemi ile degisken secimi gerceklestirilmistir. En yuksek dogru tahmin orani, 10 adet degiskenin secildigi dogrusal kernel fonksiyonuna sahip DVM modelinde gerceklestigi ortaya cikmistir. Ayni zamanda modellerin yarisindan fazlasinda al ve tut stratejisinden daha yuksek oranda bir getiri saglamak mumkun olmustur. Calismada elde edilen basarili sonuclar, onerilen yontemin hisse senedi fiyat tahmininde karar destek sistemi olarak kullanilabilecegini gostermektedir.