Destek Vektör Makineleri

'Destek Vektör Makineleri (DVM) veya İngilizce adıyla Support Vector Machines (SVM),makine öğrenmesi alanında hem sınıflandırma hem de regresyon analizleri için kullanılan güçlü ve çok yönlü bir algoritmadır. Özellikle yüksek boyutlu uzaylarda etkili performans sergiler ve veri kümelerinde karmaşık ilişkileri modelleyebilir. İkili opsiyonlar gibi finansal tahminlerde, risk yönetimi ve portföy optimizasyonu gibi alanlarda da potansiyel uygulamaları bulunmaktadır. Bu makalede, DVM'lerin temel prensiplerini, çalışma mekanizmalarını, farklı çekirdek fonksiyonlarını, avantaj ve dezavantajlarını ve finansal piyasalardaki potansiyel kullanımlarını ayrıntılı bir şekilde inceleyeceğiz.

Temel Kavramlar

DVM'nin temel amacı, farklı sınıflara ait verileri en iyi şekilde ayıran bir hiper düzlem (hyperplane) bulmaktır. İki boyutlu bir uzayda bu hiper düzlem bir doğru, üç boyutlu bir uzayda bir düzlem, daha yüksek boyutlu uzaylarda ise daha karmaşık bir yüzeydir. En iyi hiper düzlem, sınıflar arasındaki marjini (margin) maksimize eden hiper düzlemdir. Marjin, hiper düzleme en yakın olan veri noktalarına (destek vektörleri - support vectors) olan mesafedir.

Hiper Düzlem (Hyperplane): Veri noktalarını farklı sınıflara ayıran bir karar sınırı.
Marjin (Margin): Hiper düzleme en yakın olan veri noktalarına olan mesafe. Daha geniş bir marjin, genelleme yeteneğini artırır.
Destek Vektörleri (Support Vectors): Hiper düzlemi tanımlayan kritik veri noktaları. Sadece bu noktalar modelin parametrelerini etkiler.
Sınıflandırma (Classification): Verileri önceden tanımlanmış kategorilere atama işlemi.
Regresyon (Regression): Sürekli bir değer tahmin etme işlemi.

DVM'nin Çalışma Prensibi

DVM algoritması şu adımları izler:

1. Veri Hazırlığı: Veriler temizlenir, ölçeklendirilir ve uygun bir formata getirilir. Veri Ön İşleme bu aşamada kritik öneme sahiptir. 2. Çekirdek Fonksiyonu Seçimi: Verilerin özelliklerini daha yüksek boyutlu bir uzaya dönüştürmek için uygun bir çekirdek fonksiyonu seçilir. (Aşağıda detaylı olarak açıklanacaktır.) 3. Hiper Düzlem Bulma: Algoritma, marjini maksimize eden hiper düzlemi bulur. Bu, bir optimizasyon problemi çözülerek gerçekleştirilir. 4. Destek Vektörlerinin Belirlenmesi: Hiper düzlemi tanımlayan destek vektörleri belirlenir. 5. Tahmin Yapma: Yeni bir veri noktası geldiğinde, hiper düzlemin hangi tarafında olduğuna bakılarak sınıflandırma yapılır.

Çekirdek Fonksiyonları (Kernel Functions)

Çekirdek fonksiyonları, doğrusal olmayan verileri daha yüksek boyutlu bir uzaya dönüştürerek DVM'nin doğrusal olmayan problemleri çözmesini sağlar. Farklı çekirdek fonksiyonları, farklı veri türleri ve problem yapıları için daha uygun olabilir. En yaygın kullanılan çekirdek fonksiyonları şunlardır:

Doğrusal Çekirdek (Linear Kernel): Doğrusal olarak ayrılabilir veriler için kullanılır. Basit ve hızlıdır.
Polinom Çekirdek (Polynomial Kernel): Veriler arasında polinom ilişkileri olduğu durumlarda kullanılır. Derecesi ayarlanabilir bir parametreye sahiptir.
Radya Tabanlı Fonksiyon (RBF) Çekirdek (Radial Basis Function (RBF) Kernel): En popüler çekirdek fonksiyonlarından biridir. Veriler arasında karmaşık ilişkileri modelleyebilir. Gama parametresi, etki alanını kontrol eder.
Sigmoid Çekirdek (Sigmoid Kernel): Nöral ağlardaki aktivasyon fonksiyonlarına benzer.

Çekirdek fonksiyonu seçimi, veri setine ve probleme özgü olarak dikkatli bir şekilde yapılmalıdır. Hiper Parametre Optimizasyonu bu noktada önemlidir.

DVM'nin Avantajları ve Dezavantajları

Avantajları:

Yüksek Boyutlu Verilerde Etkili: DVM, yüksek boyutlu veri setlerinde iyi performans gösterir.
Doğrusal Olmayan Verileri Modelleyebilir: Çekirdek fonksiyonları sayesinde doğrusal olmayan problemleri çözebilir.
Genelleme Yeteneği: Marjini maksimize etme prensibi, genelleme yeteneğini artırır.
Bellek Verimliliği: Sadece destek vektörlerini kullanarak modeli temsil eder, bu da bellek kullanımını azaltır.

Dezavantajları:

Hesaplama Maliyeti: Büyük veri setlerinde eğitim süresi uzun olabilir.
Çekirdek Fonksiyonu Seçimi: Uygun çekirdek fonksiyonunu seçmek zor olabilir.
Parametre Ayarı: Çekirdek fonksiyonlarının parametrelerini (örneğin, gama, C) ayarlamak zaman alıcı olabilir.
Yorumlanabilirlik: Modelin karar verme sürecini anlamak zor olabilir.

Finansal Piyasarlarda DVM Uygulamaları

DVM'ler, finansal piyasalarda çeşitli uygulamalara sahip olabilir:

Hisse Senedi Fiyat Tahmini: Geçmiş fiyat verileri, hacim ve diğer finansal göstergeler kullanılarak hisse senedi fiyatlarının yükselip düşme olasılığı tahmin edilebilir. Zaman Serisi Analizi ile birlikte kullanılabilir.
Kredi Riski Değerlendirmesi: Müşterilerin kredi geçmişi, demografik bilgileri ve diğer faktörler kullanılarak kredi riskini değerlendirebilir.
Dolandırıcılık Tespiti: Kredi kartı işlemlerinde veya diğer finansal işlemlerde dolandırıcılık faaliyetlerini tespit edebilir. Anomali Tespiti için kullanılabilir.
Portföy Optimizasyonu: Farklı varlıkların risk ve getiri profillerini analiz ederek optimal portföy dağılımını belirleyebilir. Markowitz Modeli ile karşılaştırılabilir.
İkili Opsiyon Tahmini: DVM, ikili opsiyonların "call" veya "put" seçeneklerinin başarılı olma olasılığını tahmin etmek için kullanılabilir. Ancak, finansal piyasaların doğası gereği, bu tahminler her zaman doğru olmayabilir ve risk yönetimi önemlidir.

DVM'ye İlişkin Stratejiler ve Teknikler

C-SVC: Sınıflandırma için kullanılan bir DVM varyantıdır.
Nu-SVC: Destek vektörlerinin sayısını kontrol etmek için kullanılır.
One-Class SVM: Tek bir sınıfa ait verileri modellemek için kullanılır.
SVR (Support Vector Regression): Regresyon problemleri için kullanılır.
Çapraz Doğrulama (Cross-Validation): Modelin performansını değerlendirmek ve hiper parametreleri ayarlamak için kullanılır.
Grid Arama (Grid Search): Hiper parametrelerin optimal kombinasyonunu bulmak için kullanılır.
Özellik Seçimi (Feature Selection): Modelin performansını artırmak ve aşırı öğrenmeyi önlemek için kullanılır.
Özellik Mühendisliği (Feature Engineering): Mevcut özelliklerden yeni ve daha anlamlı özellikler oluşturmak için kullanılır.
Ensemble Yöntemleri: Birden fazla DVM modelini birleştirerek daha iyi bir performans elde edilebilir.
Aşırı Öğrenmeyi Önleme (Overfitting Prevention): Düzenleme teknikleri (regularization) ve çapraz doğrulama ile aşırı öğrenme önlenebilir.
Hacim Ağırlıklı Ortalama Fiyat (VWAP): Finansal verilerde kullanılan bir teknik analiz göstergesidir.
Hareketli Ortalamalar (Moving Averages): Trendleri belirlemek için kullanılan bir teknik analiz aracıdır.
RSI (Göreceli Güç Endeksi): Aşırı alım ve aşırı satım koşullarını belirlemek için kullanılan bir teknik analiz göstergesidir.
MACD (Hareketli Ortalama Yakınsama Iraksama): Trend değişikliklerini belirlemek için kullanılan bir teknik analiz göstergesidir.
Bollinger Bantları (Bollinger Bands): Volatiliteyi ölçmek ve potansiyel alım/satım sinyalleri belirlemek için kullanılan bir teknik analiz aracıdır.

DVM'nin Diğer Makine Öğrenmesi Algoritmalarıyla Karşılaştırılması

DVM, diğer makine öğrenmesi algoritmalarıyla karşılaştırıldığında farklı avantaj ve dezavantajlara sahiptir.

Karar Ağaçları (Decision Trees): DVM'ye göre daha yorumlanabilirdir, ancak aşırı öğrenmeye daha yatkındır.
Rastgele Ormanlar (Random Forests): DVM'ye göre daha iyi genelleme yeteneğine sahip olabilir, ancak daha karmaşıktır.
Nöral Ağlar (Neural Networks): Çok karmaşık problemleri çözebilir, ancak çok fazla veriye ve hesaplama gücüne ihtiyaç duyar.
Lojistik Regresyon (Logistic Regression): Basit ve hızlıdır, ancak doğrusal olmayan verilerde iyi performans göstermez.
K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbors): Basit ve sezgiseldir, ancak büyük veri setlerinde yavaş olabilir.

Sonuç

Destek Vektör Makineleri (DVM), sınıflandırma ve regresyon problemlerini çözmek için güçlü ve çok yönlü bir araçtır. Özellikle yüksek boyutlu verilerde ve doğrusal olmayan ilişkileri modellemek için etkilidir. Finansal piyasalarda, hisse senedi fiyat tahmini, kredi riski değerlendirmesi, dolandırıcılık tespiti ve portföy optimizasyonu gibi çeşitli uygulamalara sahiptir. Ancak, DVM'nin başarılı bir şekilde uygulanması, uygun çekirdek fonksiyonunun seçimi, hiper parametrelerin ayarlanması ve veri ön işleme adımlarının dikkatli bir şekilde yapılması gerektirir.

Kategori:Makine Öğrenmesi Makine Öğrenmesi Yapay Zeka Veri Madenciliği Sınıflandırma Regresyon Hiper Düzlem Destek Vektörleri Çekirdek Fonksiyonu Doğrusal Çekirdek Polinom Çekirdek RBF Çekirdek Sigmoid Çekirdek Hiper Parametre Optimizasyonu Veri Ön İşleme Zaman Serisi Analizi Anomali Tespiti Markowitz Modeli C-SVC Nu-SVC One-Class SVM SVR (Support Vector Regression) Çapraz Doğrulama Grid Arama Özellik Seçimi Özellik Mühendisliği Ensemble Yöntemleri Aşırı Öğrenmeyi Önleme Hacim Ağırlıklı Ortalama Fiyat Hareketli Ortalamalar RSI (Göreceli Güç Endeksi) MACD (Hareketli Ortalama Yakınsama Iraksama) Bollinger Bantları Finansal Piyasalar Risk Yönetimi Portföy Optimizasyonu İkili Opsiyonlar Teknik Analiz Hacim Analizi

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

Destek Vektör Makineleri

Contents