Yapay Zeka Destekli Hisse Senedi Fiyat Tahmin Uygulaması (Lisans Bitirme Projesi)

Proje Özeti

Bu çalışma, Erciyes Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü lisans bitirme projesi kapsamında geliştirilen, Borsa İstanbul (BIST) üzerinde işlem gören hisse senetlerinin gelecekteki fiyat hareketlerini tahmin edebilen derin öğrenme tabanlı bir karar destek sistemidir. Proje, zaman serisi analizlerinde güçlü performans sergileyen Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) mimarisini temel alarak, finansal piyasalardaki doğrusal olmayan trendleri modellemeyi hedefler.

Model, geçmiş 60 günlük kapanış fiyatı üzerinden öğrenme yapar ve çift katmanlı LSTM mimarisi sayesinde zaman serisinin trendlerini, dalgalanmalarını ve uzun vadeli bağımlılıklarını etkili biçimde modelleyebilir. Tahmin sonuçları; gerçek fiyat, tahmin edilen fiyat ve hata analizleriyle birlikte kullanıcıya sunulur.

Öne Çıkan Özellikler

• LSTM tabanlı derin öğrenme mimarisi ile zaman serisi tahmini
• 60 günlük kapanış fiyatına dayalı dinamik tahmin penceresi
• Bollinger Bantları ile volatilite ve risk görselleştirmesi
• Streamlit arayüzü ile etkileşimli veri analizi deneyimi
• Gerçek fiyat, tahmin edilen fiyat ve hata metriklerinin birlikte sunulması

Kullanılan Teknolojiler

Sonuç

Bu proje, finansal zaman serilerinin analizi için derin öğrenme yöntemlerinin gerçek piyasa verileri üzerinde nasıl uygulanabileceğini gösteren modern bir FinTech prototipidir. BIST verilerini işleyebilen bu sistem, yatırımcılar ve geliştiriciler için pratik bir karar destek altyapısı sunar.