Wiki›Analiz Modelleri
Yapay Sinir Ağı Portföyü
Yapay Sinir Ağı Portföyü, her hissenin 13 fiyat ve bilanço ölçüsünü birlikte değerlendiren küçük bir sinir ağıyla hisseleri puanlar. Ağ, sınandığı dönemden önceki veriyle eğitilir; puanı en yüksek hisseler puanla orantılı bir ağırlıkla sepete alınır.
Doğrusal bir puan her ölçüye sabit bir ağırlık verir. Yapay Sinir Ağı Portföyü ise 13 ölçünün birbiriyle nasıl etkileştiğini veriden öğrenmeye çalışır: yüksek momentumun düşük oynaklıkla birlikte mi, tek başına mı işe yaradığı gibi. Ağ hazır bir kütüphaneye değil, modelin kendi kodunda yazılmış küçük bir yapıya dayanır.
Sayfada ne var
Üstteki Evren (BIST Tüm, BIST 100, Katılım 100), Sepet (10, 5 ya da 3 hisse) ve Süre (5Y, 7Y, 10Y) seçicileri hazır sonuçlar arasında geçiş yapar. Sekmeler:
- Öneriler: Güncel Öneriler tablosu ağın puanı en yüksek hisseleri sıralar. Satırda Skor, Ağırlık, Yüzdelik, 1A getiri, 3A getiri, RSI (14) ve Oynaklık bulunur.
- Performans: Portföy Getirisi, XU100 Getirisi, XU100 Farkı ve CAGR göstergeleri, birikimli getiri eğrisi ve Hareketli Sharpe, Aylık Getiri, Zirveden Düşüş grafikleri.
- Geçmiş Kararlar: Geri Test Sepeti tablosu her dengeleme tarihinde sepete giren hisseleri o dönemin model ve XU100 getirisiyle birlikte listeler.
- Model Açıklaması: ağın yapısı ve sonundaki Eğitim Süreci bölümü: Eğitim Kaybı ve Özellik Önem Skoru grafikleri ile Eğitim Günlüğü.
Ayarlar
Parametre Değiştir penceresinin en üstünde Çalıştırılacak Hisse Evreni seçicisi durur. TEMEL PARAMETRELER bölümünde Sepet Büyüklüğü (Hisse), İşlem Sıklığı (Aylık ya da Haftalık), Test Aralığı ve Öneri Adedi; HESAPLAMA PARAMETRELERİ bölümünde Sığ Hisse Eleme (Alt %), Öneri Sığ Hisse Eleme (Alt %) ve Skora göre ağırlıklandır kutusu bulunur. Sinir Ağı Eğitimi bölümü ağın kendisini ayarlar: Eğitim Bitiş, Maks. Eğitim Turu (Epoch), Öğrenme Hızı, Tahmin Ufku (gün), Yığın Boyutu (Batch), Seyreltme (Dropout) Oranı ve Erken Durdurma Sabrı. Eğitim Bitiş tarihi Test Aralığı’nın başlangıcıyla birlikte değişir. Hesap Yeniden Hesapla ile başlar; parametre değiştirmek üye girişi ister.
Nasıl kullanılır
- Ağın neye baktığı: Özellik Önem Skoru’nda çubuğu uzun olan ölçü, karıştırıldığında tahminin en çok bozulduğu, yani ağın gerçekten kullandığı bilgidir. Sıfıra yakın ya da eksi çubuklu ölçünün katkısı yok denecek kadar azdır.
- Ezber kontrolü: Eğitim Kaybı grafiğinde eğitim kaybı düşmeye devam ederken doğrulama kaybı yükselmeye başlarsa ağ eğitim verisini ezberliyordur. Erken durdurma bu noktayı yakalamak için vardır.
- Eşit ya da puana göre pay: Skora göre ağırlıklandır kapatılırsa her hisse eşit pay alır; açıkken puanı yüksek hisse biraz daha büyük pay alır.
Dikkat
- Ağ bir kez eğitilir ve test boyunca yeniden eğitilmez. Piyasanın davranışı eğitim döneminden uzaklaştıkça öğrenilen ilişkiler zayıflayabilir.
- Puan bir sıralama tahminidir: ağ aynı tarihte hangi hissenin ötekilerden iyi gideceğini öğrenir, piyasanın yönünü öğrenmez. Endeksin tamamı düşerken üst sıradaki hisse de düşebilir.
- Bilanço ölçüleri dönem sonundan 90 gün sonra devreye girer; yeni açıklanan bir bilanço puana hemen yansımaz.
Derinlemesine
13 ölçü
| Grup | Ölçüler |
|---|---|
| Fiyat | 1, 3, 6 ve 12 aylık momentum; 3 aylık oynaklık; RSI (14); günün hacminin son 20 günün ortalamasına oranı; fiyatın 52 haftalık zirveye oranı |
| Bilanço | Net marj, gelir büyümesi, ROE, borç/özkaynak, varlık büyümesi |
Momentum, günlük logaritmik getirilerin 21, 63, 126 ve 252 işlem günlük toplamıdır. Bir bilanço, dönem sonundan 90 gün sonra kullanılabilir sayılır. Her tarihte her ölçü hisseler arasında 0 ile 1 arasına sıralanır; ağ ham değeri değil bu sırayı görür.
Ağ ve eğitim
Girdi 64 ve 32 nöronlu iki ara katmandan geçip tek bir puana iner. Ara katmanlar eksi değerleri sıfırlayan basit bir dönüşüm (ReLU) kullanır; eğitim sırasında nöronların varsayılan olarak yüzde 20’si her adımda rastgele kapatılır ki ağ tek bir yola yaslanmasın. Hedef, aynı tarihteki hisselerin sonraki 21 işlem günündeki getirilerinin sırasıdır. Verinin zaman sırasına göre son yüzde 10’u doğrulamaya ayrılır; doğrulama kaybı 15 tur boyunca iyileşmezse eğitim durur ve en iyi turun ağırlıkları kullanılır.
Özellik önemi, eğitim verisinden alınan bir örneklemde her ölçünün değerleri karıştırılarak bulunur: puan ile gerçekleşen getiri sırası arasındaki sıra korelasyonunun ne kadar düştüğü o ölçünün önemidir.
Sepet ve geçmiş test
Test Aralığı’nın başından itibaren ayda (ya da haftada) bir, son üç ayın ortalama hacmine göre en sığ yüzde 20 elenir, son günü tavanda kilitli olan hisse alınmaz ve kalanlar puanlanır. Puanı en yüksek N hisse sepete girer. Skora göre ağırlıklandır açıkken pay şöyle dağıtılır:
Model yalnız alım yönlüdür. Her dönemin getirisinden, sepete yeni giren hisselerin oranı çarpı yüzde 1,2 kadar maliyet düşülür. Geçmiş test bir kez hesaplanıp sabitlenir; sonraki haftalarda yalnız öneri listesi yeniden hesaplanır.
Bu içerik yatırım tavsiyesi değildir; eğitim ve bilgilendirme amaçlıdır.