BİST-30’ daki Firmaların Hisse Senedi Getirilerinin Tahmini

Türkiye'deki Borsa İstanbul'un (BİST) önemini vurgulayarak, borsa tahmininin karmaşıklığını incelemektedir. Teknik analiz, temel analiz ve evrimsel analiz olmak üzere üç ana kategori altında incelenen borsa tahmin yöntemlerinin avantajları ve sınırlamaları değerlendirilmektedir. Çalışma, borsayı etkileyebilecek çeşitli faktörlerin varlığına dikkat çekerek, başarılı tahminler için çok sayıda değişkenin analiz edilmesi gerektiğini vurgulamaktadır. Özellikle, makine öğrenme teknikleri ve yapay zekanın bilgi işleme teknolojisini gelişmiş kullanımı ile piyasa tahminini daha doğru hale getirme potansiyeli üzerinde durulmaktadır. Yapay Sinir Ağı (YSA) modeli üzerinden yapılan hisse senedi tahminleri ve modelin başarı oranları detaylı bir şekilde sunulmaktadır. R-Kare, RMSE, MAE ve MSE gibi değerlerle modellerin performansı değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, YSA modellerinin borsa tahmininde etkili bir şekilde kullanılabileceğini göstermektedir. Grafiklerle desteklenen çalışmada, AKBANK, ALARKO, ARÇELİK, ASELSAN ve EKGYO gibi hisse senetlerinin tahmin edilen değerlerinin gerçek değerlere ne kadar yakın olduğu gösterilmektedir. Özellikle ARÇELİK hisse senedindeki yüksek MSE değeri daha detaylı incelenmeyi gerektirebileceği vurgulanmaktadır. Sonuç olarak, çalışma yapay zeka ve makine öğrenme tekniklerinin borsa tahminlerinde değerli bir rehberlik sağlayabilecek potansiyele sahip olduğunu öne sürmektedir.