Makine öğrenmesi kullanarak borsa tahmini yapmak oldukça popüler bir konudur. Özellikle günümüzde, makine öğrenimi teknikleri sayesinde kapsamlı ve doğru tahminler yapmak mümkün hale gelmiştir.
Giriş bilgileriniz olan dolar kuru, işlem hacmi, enflasyon verileri ve altın fiyatları, borsa endeksini etkileyebilecek önemli faktörlerdir. Bu verileri kullanarak borsa endeksi tahmini yapmak için çeşitli makine öğrenimi modelleri kullanabilirsiniz.
Örneğin, bir regresyon modeli kullanarak borsa endeksi tahmini yapabilirsiniz. Bu modelde, dolar kuru, işlem hacmi, enflasyon verileri ve altın fiyatları girdi olarak kullanılır ve borsa endeksi çıktı olarak tahmin edilir. Bu model, veriler arasındaki ilişkiyi öğrenir ve tahmin etmek için kullanılabilir.
Ayrıca, bir karar ağaçı, doğal dil işleme veya güncelleme öğrenimi gibi diğer makine öğrenimi modelleri de borsa endeksi tahmini yapmak için kullanılabilir. Bu modeller arasında en uygun olanını seçmek için, veri kümenizi kullanarak çeşitli modelleri eğitip test etmeniz ve hangi modelin en yüksek doğruluk oranına sahip olduğunu belirlemelisiniz.
Eğitim ve test veri kümenizi hazırlamak ve model seçme, kurma, test etme ve optimize etme adımlarını gerçekleştirmek için python programlama dili ve onun popüler kütüphanelerinden biri olan scikit-learn, Tensorflow gibi kütüphaneler kullanabilirsiniz.
Örneğin, scikit-learn kütüphanesini kullanarak bir regresyon modeli oluşturalım. İlk olarak, gerekli kütüphaneleri yüklenmesi gerekir:
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
Daha sonra, veri kümenizi yükleyebilirsiniz ve girdi ve çıktı değişkenlerinizi belirleyebilirsiniz. Örnekte veri kümenizde borsa endeksi, dolar kuru, işlem hacmi, enflasyon verileri ve altın fiyatları bilgisi içermektedir.
# Veri kümenizi yükleyin
data = pd.read_csv("stock_data.csv")
# Girdi ve çıktı değişkenlerinizi belirleyin
X = data[['dolar_kuru', 'islem_hacmi', 'enflasyon', 'altin_fiyat']]
y = data['borsa_endeksi']
Daha sonra, veri kümenizi eğitim ve test veri kümelerine bölebilirsiniz. Örneğin, veri kümenizin %80’ini eğitim veri kümesi olarak kullanabilir ve %20’sini test veri kümesi olarak kullanabilirsiniz.
# Veri kümenizi eğitim ve test veri kümelerine bölün
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
Son olarak, Linear Regression modeli oluşturup eğitmeniz ve test etmeniz gerekir.
# Linear regression modeli oluşturun
model = LinearRegression()
# Modeli eğitin
model.fit(X_train, y_train)
# Modeli test edin
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error: ", mse)
Bu örnekte, Linear Regression modeli kullanıldı. Ancak, borsa tahmini için daha iyi bir performans verecek farklı bir modeli kullanmak için değiştirebilirsiniz, örneğin Decision tree, Random Forest, gradient boosting gibi. Önemli olan doğru veri seti, algoritma seçmektir.