Integrating Technical Indicators, Financial Ratios, and Machine Learning: Evidence from Turkish Holding and Investment Companies

Osman Nuri Akarsu and Seyhan Öztürk
Additional contact information
Osman Nuri Akarsu: Kafkas University
Seyhan Öztürk: Kafkas University

Technium Social Sciences Journal, 2025, vol. 75, issue 1, 242-278

Abstract: Bu çalışmada, BIST 100 endeksi içerisinde yer alan Finansal Kuruluşlar/Holdingler ve Yatırım Şirketleri sektörüne ait hisse senetlerinin 1993-2023 dönemini kapsayan kapanış fiyatlarına ilişkin tahmin modelleri geliştirilmiştir. Temel metrikler, teknik göstergeler ve finansal oranlar dahil olmak üzere 35 değişkenden oluşan bir veri kümesi kullanılarak, çalışmada Yapay Sinir Ağları (YSA), Destek Vektör Makineleri (SVM) ve Parçacık Sürüsü Optimizasyonu (PSO) destekli hibrit modeller gibi ileri makine öğrenmesi teknikleri uygulanmıştır. Model performansı R², Ortalama Karesel Hata (MSE) ve Ortalama Mutlak Yüzde Hata (MAPE) kullanılarak değerlendirilmiştir. PSO-SVM hibrit modeli en güçlü sonuçları vermiş olup, R² değerleri 0,97'yi aşmış ve MAPE değeri %3,21 kadar düşük olmuştur. SVM modeli ise 0,9989 R² ve %1,19 MAPE değerlerine ulaşarak üstün doğruluk göstermiştir. Buna karşılık, YSA modeli, R² değerinin yaklaşık 0,91 ve MAPE değerlerinin %7,82 ile %13,87 arasında değişmesiyle orta düzeyde sonuçlar vermiştir. Bu bulgular, temel ve teknik göstergelerin gelişmiş makine öğrenimiyle entegre edilmesinin etkinliğini vurgularken, aynı zamanda holding ve yatırım şirketlerinin finansal ve operasyonel dinamiklerine dair sektöre özgü içgörüler de sunmaktadır. This article was produced solely from this doctoral dissertation.

Date: 2025
References: Add references at CitEc
Citations:

Downloads: (external link)
https://techniumscience.com/index.php/socialsciences/article/view/13183 (text/html)

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:tec:journl:ojs:13183

DOI: 10.47577/tssj.v75i1.13183

Access Statistics for this article

Technium Social Sciences Journal is currently edited by Tasente Tanase

More articles in Technium Social Sciences Journal from Technium Science
Bibliographic data for series maintained by Tasente Tanase ( this e-mail address is bad, please contact ).