Boyut indirgeme

1. Boyut İndirgeme

Boyut indirgeme, yüksek boyutlu veri kümeleriyle çalışırken karşılaşılan zorlukların üstesinden gelmek için kullanılan bir dizi teknik ve stratejidir. Özellikle Finansal Türevler alanında, özellikle de İkili Opsiyonlar gibi karmaşık ürünlerde, boyut indirgeme teknikleri modelleme, analiz ve Risk Yönetimi süreçlerini önemli ölçüde iyileştirebilir. Bu makalede, boyut indirgeme kavramını, yöntemlerini, finansal piyalardaki uygulamalarını ve özellikle ikili opsiyonlar üzerindeki etkisini detaylı bir şekilde inceleyeceğiz.

Boyut İndirgeme Nedir?

Boyut indirgeme, bir veri kümesindeki değişken sayısını azaltma işlemidir. Bu, veri setinin temel özelliklerini korurken, gereksiz veya tekrar eden bilgileri eleyerek yapılır. Yüksek boyutlu veri kümeleri, "boyutluluk laneti" olarak bilinen çeşitli sorunlara yol açabilir. Bu sorunlar şunları içerir:

**Hesaplama Karmaşıklığı:** Daha fazla değişken, Algoritmik Ticaret stratejilerinin ve Makine Öğrenimi modellerinin eğitimini ve uygulamasını daha karmaşık ve zaman alıcı hale getirir.
**Aşırı Uyum (Overfitting):** Yüksek boyutlu verilerde, modeller eğitim verilerine aşırı uyum sağlayabilir ve bu da yeni, görülmemiş verilere genelleme yeteneğini azaltır.
**Veri Seyrekliği:** Veri noktalarının sayısı değişken sayısından çok daha az olduğunda, veri seyrekliği ortaya çıkar ve bu da modelin güvenilirliğini düşürür.
**Görselleştirme Zorluğu:** Yüksek boyutlu verileri görselleştirmek ve anlamak zordur, bu da Teknik Analiz ve Temel Analiz süreçlerini engelleyebilir.

Boyut indirgeme, bu sorunların üstesinden gelmeye yardımcı olarak daha verimli, daha doğru ve daha anlaşılır modeller oluşturulmasını sağlar.

Boyut İndirgeme Yöntemleri

Boyut indirgeme için çeşitli yöntemler mevcuttur. Bu yöntemler genel olarak iki ana kategoriye ayrılabilir:

**Özellik Seçimi (Feature Selection):** Bu yöntem, orijinal veri setindeki en önemli değişkenleri seçerek boyutluluğu azaltır.
**Özellik Çıkarımı (Feature Extraction):** Bu yöntem, orijinal değişkenlerden yeni, daha düşük boyutlu değişkenler türeterek boyutluluğu azaltır.

Özellik Seçimi Yöntemleri

**Filtre Yöntemleri:** Bu yöntemler, değişkenlerin hedef değişkenle olan ilişkisini istatistiksel ölçümler kullanarak değerlendirir. Örneğin, Korelasyon Analizi, Varyans Analizi ve Bilgi Kazanımı gibi teknikler kullanılabilir.
**Sarılıcı Yöntemler:** Bu yöntemler, bir Makine Öğrenimi modelini kullanarak değişkenlerin önemini değerlendirir. Örneğin, Geriye Doğru Eleme, İleriye Doğru Seçim ve Rekürsif Özellik Eleme gibi teknikler kullanılabilir.
**Gömülü Yöntemler:** Bu yöntemler, model eğitim sürecinin bir parçası olarak değişken seçimini gerçekleştirir. Örneğin, Lasso Regresyonu ve Ağaç Tabanlı Yöntemler gibi teknikler kullanılabilir.

Özellik Çıkarımı Yöntemleri

**Temel Bileşenler Analizi (PCA):** PCA, verilerin varyansını en iyi şekilde açıklayan yeni, ortogonal değişkenler (temel bileşenler) oluşturur. Bu bileşenler, orijinal değişkenlerin doğrusal kombinasyonlarıdır ve boyutluluğu azaltmak için kullanılabilir. Momentler ve Kovaryans Matrisi PCA'nın temelini oluşturur.
**Doğrusal Diskriminant Analizi (LDA):** LDA, farklı sınıflar arasındaki ayrımı maksimize eden yeni değişkenler oluşturur. Bu yöntem, özellikle Sınıflandırma problemlerinde boyutluluğu azaltmak için kullanışlıdır.
**Çoklu Doğrusal Regresyon (MLR):** MLR, bir bağımlı değişkeni birden fazla bağımsız değişken kullanarak tahmin etmeye yarar. Bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiler incelenerek, gereksiz değişkenler elenebilir.
**Otomatik Kodlayıcılar (Autoencoders):** Derin öğrenme tabanlı otomatik kodlayıcılar, verileri sıkıştırılmış bir temsile dönüştürmek ve ardından bu temsilden orijinal verileri yeniden oluşturmak için kullanılır. Bu süreçte, boyutluluğu azaltan bir "darboğaz" katmanı kullanılır.

Finansal Piyaslarda Boyut İndirgeme Uygulamaları

Finansal piyasalarda boyut indirgeme, çeşitli uygulamalara sahiptir:

**Portföy Optimizasyonu:** Yüksek boyutlu varlık evrenlerinde, boyut indirgeme teknikleri portföy optimizasyonunu kolaylaştırabilir ve daha yönetilebilir portföyler oluşturulmasına yardımcı olabilir. Harry Markowitz'in Ortalama-Varyans Modeli gibi portföy optimizasyon modelleri boyut indirgeme ile daha etkili hale getirilebilir.
**Risk Yönetimi:** Boyut indirgeme, risk faktörlerinin sayısını azaltarak Değerde Risk (VaR) ve Beklenen Kısa Düşüş (ES) gibi risk ölçümlerinin hesaplanmasını kolaylaştırabilir.
**Dolandırıcılık Tespiti:** Yüksek boyutlu işlem verilerinde, boyut indirgeme teknikleri dolandırıcılık kalıplarını tespit etmeye yardımcı olabilir.
**Kredi Skorlama:** Kredi başvuru verilerindeki değişken sayısını azaltarak kredi skorlama modellerinin performansını artırabilir.
**Piyasa Tahmini:** Tarihsel piyasa verilerindeki değişken sayısını azaltarak daha doğru piyasa tahminleri yapılabilir.

İkili Opsiyonlarda Boyut İndirgeme

İkili opsiyonlar, belirli bir varlığın fiyatının belirli bir zaman diliminde belirli bir seviyenin üzerinde veya altında olup olmayacağına dair bir tahminde bulunmayı içeren finansal türevlerdir. İkili opsiyonların modellenmesi ve analizi, özellikle yüksek boyutlu veri kümeleriyle çalışırken zorlu olabilir. Boyut indirgeme, bu zorlukların üstesinden gelmek için önemli bir araç olabilir.

**Temel Varlık Fiyat Verileri:** Bir ikili opsiyonun fiyatı, temel varlığın (örneğin, hisse senedi, döviz kuru, emtia) fiyatından etkilenir. Tarihsel fiyat verileri genellikle yüksek boyutlu olabilir, özellikle de farklı zaman dilimlerindeki veriler dikkate alındığında. Boyut indirgeme teknikleri, bu verileri daha yönetilebilir bir hale getirebilir.
**Teknik Göstergeler:** Hareketli Ortalamalar, RSI (Göreceli Güç Endeksi), MACD (Hareketli Ortalama Yakınsama Iraksama) ve Bollinger Bantları gibi teknik göstergeler, ikili opsiyonların fiyatını tahmin etmek için kullanılabilir. Bu göstergeler, genellikle temel varlığın fiyat verilerinden türetilir ve boyut indirgeme teknikleriyle daha etkili bir şekilde kullanılabilir.
**Makroekonomik Veriler:** Enflasyon Oranı, Faiz Oranları, Gayri Safi Yurtiçi Hasıla (GSYİH) ve İşsizlik Oranı gibi makroekonomik veriler de ikili opsiyonların fiyatını etkileyebilir. Bu veriler, boyut indirgeme teknikleriyle daha anlamlı bir hale getirilebilir.
**Hacim Analizi:** Hacim Ağırlıklı Ortalama Fiyat (VWAP), Hacim Osilatörü ve Hacim Profili gibi hacim analizleri, piyasa duyarlılığını ve potansiyel trendleri anlamak için kullanılabilir. Bu analizler, boyut indirgeme ile daha etkili hale getirilebilir.
**Model Karmaşıklığını Azaltma:** Boyut indirgeme, ikili opsiyon fiyatlaması için kullanılan Black-Scholes Modeli gibi modellerin karmaşıklığını azaltabilir ve hesaplama süresini kısaltabilir.

İkili Opsiyonlarda Kullanılabilecek Boyut İndirgeme Stratejileri

**PCA ile Teknik Göstergelerin Birleştirilmesi:** Birden fazla teknik göstergeden türetilen temel bileşenler, ikili opsiyon sinyallerini oluşturmak için kullanılabilir.
**Özellik Seçimi ile En Önemli Makroekonomik Faktörlerin Belirlenmesi:** İkili opsiyon fiyatını en çok etkileyen makroekonomik faktörler belirlenerek, modelleme sürecinde bu faktörlere odaklanılabilir.
**Otomatik Kodlayıcılarla Anormal Hacim Kalıplarının Tespiti:** Hacim verileri otomatik kodlayıcılarla sıkıştırılarak, anormal hacim kalıpları tespit edilebilir ve bu kalıplar ikili opsiyon alım satım kararlarında kullanılabilir.
**Lasso Regresyonu ile Varlık Korelasyonlarının Modellenmesi:** Varlıklar arasındaki korelasyonlar Lasso regresyonu ile modellenerek, portföy çeşitlendirmesi ve risk yönetimi stratejileri geliştirilebilir.
**LDA ile Farklı Piyasa Koşullarının Ayrılması:** Farklı piyasa koşulları (örneğin, yükseliş, düşüş, yatay piyasa) LDA ile ayrılabilir ve her bir koşul için farklı ikili opsiyon stratejileri geliştirilebilir.

Sonuç

Boyut indirgeme, yüksek boyutlu veri kümeleriyle çalışırken karşılaşılan zorlukların üstesinden gelmek için güçlü bir araçtır. Finansal piyasalarda ve özellikle ikili opsiyonlarda, boyut indirgeme teknikleri modelleme, analiz, risk yönetimi ve ticaret stratejilerini önemli ölçüde iyileştirebilir. Doğru boyut indirgeme yöntemini seçmek, veri setinin özelliklerine ve uygulamanın amacına bağlıdır. Bu makalede sunulan bilgiler, finansal profesyonellerin ve ikili opsiyon yatırımcılarının boyut indirgeme tekniklerini daha iyi anlamalarına ve bu teknikleri kendi çalışmalarında uygulamalarına yardımcı olacaktır.

Şimdi işlem yapmaya başlayın

IQ Option'a kaydolun (minimum depozito $10) Pocket Option'da hesap açın (minimum depozito $5)

Topluluğumuza katılın

Telegram kanalımıza abone olun @strategybin ve şunları alın: ✓ Günlük işlem sinyalleri ✓ Özel strateji analizleri ✓ Piyasa trendleri hakkında uyarılar ✓ Başlangıç seviyesi için eğitim materyalleri