摘要：Zaman serileri tahmini literatürde ilgi gören bir konudur. Hisse senedi fiyatları da zaman serisi oluşturmaktadır ve hisse senedi fiyat tahmininin birçok avantajlı tarafı mevcuttur. Literatürde hisse senedi fiyat tahmini üzerine yapılan çalışmalarda genellikle bir gün sonraki fiyatların veya eğilimin tahmin edildiği görülmektedir. Bu çalışmada literatürden farklı olarak 1 gün sonraki, 2 gün sonraki ve 20 gün sonraki hisse senedi kapanış fiyatları tahmin edilmiştir. Veri seti olarak Borsa Istanbul 30 endeksinde listelenen hisse senetlerinin Ocak 2010 ile Kasım 2015 tarihleri arasındaki fiyat ve hacim bilgileri kullanılmış ve girdi olarak teknik göstergeler hesaplanmıştır. Çalışmada tahmin yöntemi olarak yapay sinir ağları kullanılmıştır. Sonuçta hisse senetlerindeki fiyat hareketleri r.88 e varan oranda 20 gün önceden doğru bir şekilde tahmin edilebilmiştir. Araştırmada elde edilen bulgular, orta dönemli fiyat tahminlerinin de derinlemesine inceleme gerektiren önemli bir potansiyele sahip olduğu sonucunu ortaya çıkarmaktadır.
其他摘要：Forecasting time series is an attractive field. Stock prices are also time series and forecasting stock prices has many advantages. In previous studies, it is observed that generally one-day ahead stock prices or trends are forecasted. In this study, different from the literature, 1-day ahead, 2-days ahead and 20-days ahead closing prices are forecasted. The dataset belongs to stocks listed in Borsa Istanbul 30 Index between the period January 2010 and November 2015. Several technical indicators are used as input features. The forecasting model used in this study is artificial neural network models. At the end of the study it is observed that hit rate of 20 days ahead forecasting of stock prices reached 72.88%. The results of the study reveal that multi-step ahead forecasting has important potential that deserve a deep examination.
关键词：Çok Aşamalı Fiyat Tahmini ; Hisse Senedi Fiyat Tahmini ; Yapay Sinir Ağları ; Borsa İstanbul
