A Hybrid Extreme Learning Machine and its Variant for Stock Price Prediction
[ X ]
Tarih
2016
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Çok yüksek getiri elde etme potansiyeline sahip olması nedeniyle doğru ve etkili hisse senedi fiyatı tahmini yatırımcılar için caziptir. Bununla birlikte, borsanın karmaşık, evrimsel ve doğrusal olmayan yapısı nedeniyle, modern iş dünyasında hâlâ karmaşık bir iştir. Bu nedenle, iki melez model, HS-ELM olarak adlandırılan Harmoni Araması (HS) tabanlı aşırı öğrenme makinesi (ELM) ve HS-RELM olarak adlandırılan HS tabanlı tekrarlı aşırı öğrenme makinesi (RELM), günlük hisse senedi fiyatı tahminini doğru ve hızlı bir şekilde elde etmek için önerilmiştir. Bu çalışma, hisse senedi fiyatı tahmini alanına yeni bir yön vermekte ve BIST50 Endeksinde bulunan farklı hisse senetleri üzerinde uygulanması ile HS-ELM ve HS-RELM'nin hisse senedi fiyat tahmininde nasıl yapılandırılması gerektiği konusunda bazı öneriler sunmaktadır. Performans ölçümlerinin sonuçları, her iki önerilen modelin hisse senetleri fiyat tahminine pratik uygulanabilirliği açısından oldukça yararlı olduğunu göstermesine rağmen HS-RELM modelinin performansının HS-ELM modelinin performansından daha iyi olduğu gözlemlenmiştir
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Kaynak
Çukurova Üniversitesi Mühendislik-Mimarlik Fakültesi Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
31
Sayı
ÖS2
