A Hybrid Extreme Learning Machine and its Variant for Stock Price Prediction

dc.contributor.authorGöçken, Mustafa
dc.contributor.authorÖzçalıcı, Mehmet
dc.contributor.authorİpek, Aslı Boru
dc.contributor.authorDosdoğru, Ayşe Tuğba
dc.date.accessioned2025-01-06T17:23:59Z
dc.date.available2025-01-06T17:23:59Z
dc.date.issued2016
dc.departmentAdana Alparslan Türkeş Bilim ve Teknoloji Üniversitesi
dc.description.abstractÇok 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
dc.identifier.endpage61
dc.identifier.issn1019-1011
dc.identifier.issueÖS2
dc.identifier.startpage53
dc.identifier.trdizinid218842
dc.identifier.urihttps://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/218842
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14669/995
dc.identifier.volume31
dc.indekslendigikaynakTR-Dizin
dc.language.isotr
dc.relation.ispartofÇukurova Üniversitesi Mühendislik-Mimarlik Fakültesi Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_20241211
dc.titleA Hybrid Extreme Learning Machine and its Variant for Stock Price Prediction
dc.typeArticle

Dosyalar