Yazar
Karabudak, Burak
Basım Tarihi
2024-08-30T14:18:46Z
Konu
İstanbul Menkul Kıymetler Borsası., Financial engineering, Stock exchanges, Turkey, Stock price forecasting, Stock price indexes
Tür
Belge
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Kayıt Numarası
c9a18713-2ea9-4fa2-b1c7-e6c76ca101d6
Lokasyon
Finans Mühendisliği Bölümü
Tarih
2024-08-30T14:18:46Z
Örnek Metin
Bu makale, teknik göstergeler kullanılarak Borsa İstanbul (BIST) endeksinin fiyat hareketlerinin yönünü tahmin etmeye yönelik lojistik regresyona dayalı bir yaklaşım sunmaktadır. 2005'ten 2021'e kadar olan geçmiş fiyat verilerinden yararlanılıyor ve BIST endeksinin günlük veya haftalık getirilerine göre -%2'den %2'ye kadar beş eşik belirleniyor. Lojistik regresyonda bağımlı değişken olarak kullanılan ikili değişkenler eşiklere göre tanımlanmakta ve yıllık veya altı aylık eğitim verileri kullanılarak lojistik regresyon uygulanmaktadır. Günlük modeller lojistik regresyonda haftalık modellerden daha iyi performans gösterir ve Denge Hacmi (OBV) ve Ortalama Yön Endeksi (ADX) en iyi istatistiksel sonuçlar içindeki göstergelerdir. Tahmin doğruluğu açısından %0 eşik modelleri en iyisidir (tahminlerin yaklaşık yarısı doğrudur). Haftalık modeller günlük modellerden daha iyidir ve yıllık modeller altı aylık modellerden doğruluk açısından daha iyidir. Bazı modellerin kümülatif getiride BIST endeksinin üzerinde performans gösterdiği (günlük kümülatif getiri 4,84; haftalık kümülatif getiri 4,48), iki modelin kümülatif getirisi BIST endeksinin yaklaşık üç katı yani Günlük-%1 eşiği-6 aylık kümülatif getirisi 13,35; Haftalık %2 eşik değeri 12 ay 12,96'dır. Özetle sonuçlar, teknik göstergelerin eğitim süresi, zaman dilimi ve kullanılan teknik göstergelerin kombinasyonuna bağlı olarak hisse senedi veya endeks getirilerini tahmin etmede başarılı olabileceğini göstermektedir. 2005-2021 yılları arasındaki geçmiş fiyat verileri kullanılmış ve BIST endeksinin günlük veya haftalık getirilerine dayanarak -%2 ila %2 arasında beş eşit olarak belirlenmiştir. Bağımlı değişken olarak kullanılan sinyal değerleri BİST'in finansal getirilerine göre genişlemeleri ve yıllık veya yarıyıllık veriler kullanılarak lojistik regresyon sağlandı. Günlük modeller, günlük regresyonda haftalık modellere göre daha iyi performans gösterilmiş ve On Balance Volume (OBV) ve Average Directional Index (ADX), en iyi muhafaza etmeye sahip göstergeler mevcuttur. %0 model, tahmin edilebilirlik açısından en uzun ömürlüdür (tahminlerin yaklaşık olarak tamamı vardır). Tahmin performansında haftalık modellere, günlük modellere ve yıllık modellere göre yarıyıllık modellerden daha iyidir. Bazı modellerin birikimli getirisi bakımından BIST dizini bırakılmıştır (günlük birikimli getirisi 4,84; haftalık ise 4,48), Daily-1% model-6 aylık birikimli getirisi 13,35; Haftalık-%2 model-12 aylık birikimli getirisi ise 12,96 olmak üzere, BIST takvimine göre yaklaşık üç katı olan iki model bulunmaktadır. Sonuç olarak, teknik değişimin, eğitim döneminin, zaman aralığının ve kullanılan teknik analizin analizine bağlı olarak hisse senedi veya endeks getirilerini tahmin etmede başarılı olabilecek seçenekler.
