Destek Vektörleri

Destek Vektörleri

Destek Vektörleri (DV), Makine Öğrenmesi'nin denetimli öğrenme yöntemlerinden biri olan Destek Vektör Makineleri (DVM) algoritmalarının temelini oluşturan kavramlardır. DVM, sınıflandırma ve regresyon problemlerinde yüksek performans gösteren, özellikle yüksek boyutlu verilerde etkili olan bir algoritmadır. Bu makalede, Destek Vektörlerinin ne olduğu, nasıl çalıştığı, DVM'deki rolü, farklı türleri, avantajları, dezavantajları ve İkili Opsiyonlar gibi finansal piyasalarda nasıl kullanılabileceği detaylı bir şekilde incelenecektir.

Temel Kavramlar

Bir sınıflandırma probleminde, amaç farklı sınıflara ait veri noktalarını doğru bir şekilde ayırmaktır. DVM, bu ayrımı optimize etmek için Hiperdüzlem adı verilen bir karar sınırı oluşturur. Bu hiperdüzlem, farklı sınıflara ait veri noktalarını en geniş marjin ile ayırır. İşte burada Destek Vektörleri devreye girer.

• **Hiperdüzlem:** Veri uzayını ikiye bölen bir düzlemdir. İki boyutta bir çizgi, üç boyutta bir düzlem, daha yüksek boyutlarda ise daha karmaşık bir yapıdır.
• **Marjin:** Hiperdüzleme en yakın olan veri noktaları arasındaki mesafedir. DVM, bu marjini maksimize etmeyi hedefler.
• **Destek Vektörleri:** Hiperdüzleme en yakın olan ve karar sınırını doğrudan etkileyen veri noktalarıdır. Diğer veri noktaları karar sınırının konumunu değiştirmede etkili değildir. Bu noktalar, hiperdüzlemi tanımlamak için kritik öneme sahiptir.

Destek Vektörlerinin Rolü

Destek Vektörleri, DVM algoritmasının temel yapı taşlarıdır. Hiperdüzlemin konumunu ve yönünü belirleyen, dolayısıyla sınıflandırma veya regresyon işlemini gerçekleştiren asıl unsurlardır. Bu vektörler, eğitim verisi içindeki diğer noktalardan farklı olarak, modelin karmaşıklığını ve doğruluğunu etkiler.

Bir DVM modeli oluşturulduğunda, algoritma öncelikle en iyi hiperdüzlemi bulmaya çalışır. Bu işlem sırasında, tüm veri noktaları dikkate alınmaz. Sadece hiperdüzleme en yakın olan, yani marjini belirleyen veri noktaları (Destek Vektörleri) kullanılır. Bu sayede model, daha az hesaplama gücüyle daha iyi sonuçlar elde edebilir.

Destek Vektörlerinin Türleri

Destek Vektörleri, konumlarına göre farklı türlere ayrılabilir:

• **Sınır Destek Vektörleri:** Hiperdüzlem üzerinde bulunan veri noktalarıdır. Bu noktalar, marjinin sınırlarını belirler.
• **İç Destek Vektörleri:** Hiperdüzlemin içinde bulunan veri noktalarıdır. Bu noktalar, marjini daraltma potansiyeline sahiptir, ancak genellikle karar sınırını doğrudan etkilemezler.
• **Ayırıcı Destek Vektörleri:** Hiperdüzlemin her iki tarafında bulunan, marjini tanımlayan ve karar sınırını belirleyen veri noktalarıdır.

DVM'de Destek Vektörlerinin İşlenmesi

DVM algoritması, Destek Vektörlerini bulmak ve hiperdüzlemi optimize etmek için Kısıtlı Optimizasyon yöntemlerini kullanır. Bu yöntemler, marjini maksimize ederken aynı zamanda tüm veri noktalarının doğru bir şekilde sınıflandırılmasını sağlar.

DVM'nin temel matematiksel formülasyonu şöyledir:

• **Amaç Fonksiyonu:** max (1/2) ||w||²
• **Kısıtlamalar:** yᵢ(wᵀxᵢ + b) ≥ 1, ∀ i

Burada:

• w: Hiperdüzlemin normal vektörüdür.
• b: Hiperdüzlemin öteleme terimidir.
• xᵢ: Eğitim verisindeki i'inci veri noktasıdır.
• yᵢ: i'inci veri noktasının sınıf etiketidir (+1 veya -1).
• ||w||²: w vektörünün normunun karesidir (marjinin tersiyle orantılıdır).

Bu formülasyon, marjini maksimize etmek (||w||²'yi minimize etmek) ve aynı zamanda tüm veri noktalarının doğru bir şekilde sınıflandırılmasını (yᵢ(wᵀxᵢ + b) ≥ 1) sağlamayı amaçlar. Destek Vektörleri, bu kısıtlamaları sağlayan ve hiperdüzlemin konumunu belirleyen noktalardır.

Çekirdek Fonksiyonları (Kernel Functions)

DVM'nin en önemli özelliklerinden biri, Çekirdek Fonksiyonları kullanılarak doğrusal olmayan veri kümelerini de sınıflandırabilmesidir. Çekirdek fonksiyonları, verileri daha yüksek boyutlu bir uzaya dönüştürerek doğrusal ayrılabilir hale getirir.

Yaygın kullanılan çekirdek fonksiyonları şunlardır:

• **Doğrusal Çekirdek (Linear Kernel):** Basit bir iç çarpım fonksiyonudur.
• **Polinom Çekirdek (Polynomial Kernel):** Verileri polinom derecesi ile belirlenen bir uzaya dönüştürür.
• **Radyal Tabanlı Fonksiyon (RBF) Çekirdek (Radial Basis Function (RBF) Kernel):** En yaygın kullanılan çekirdek fonksiyonudur. Verileri sonsuz boyutlu bir uzaya dönüştürür.
• **Sigmoid Çekirdek (Sigmoid Kernel):** Nöral ağlardaki aktivasyon fonksiyonuna benzer bir yapıya sahiptir.

Çekirdek fonksiyonu seçimi, veri setinin özelliklerine ve probleme bağlıdır.

DVM'nin Avantajları ve Dezavantajları

• • Avantajları:**

• **Yüksek Boyutlu Verilerde Etkili:** DVM, yüksek boyutlu veri kümelerinde diğer algoritmalarla karşılaştırıldığında daha iyi performans gösterir.
• **Doğrusal Olmayan Verileri Sınıflandırabilme:** Çekirdek fonksiyonları sayesinde doğrusal olmayan veri kümelerini de etkili bir şekilde sınıflandırabilir.
• **Genelleme Yeteneği:** Destek Vektörleri sayesinde model, yeni verilere karşı iyi bir genelleme yeteneğine sahiptir.
• **Hafıza Verimliliği:** Sadece Destek Vektörleri saklandığı için modelin hafıza gereksinimi düşüktür.

• • Dezavantajları:**

• **Büyük Veri Setlerinde Yavaş Performans:** Büyük veri setlerinde eğitim süresi uzun olabilir.
• **Parametre Ayarı:** Çekirdek fonksiyonu ve diğer parametrelerin doğru bir şekilde ayarlanması önemlidir.
• **Yorumlanabilirlik:** DVM modellerinin yorumlanması diğer algoritmalara göre daha zordur.

İkili Opsiyonlarda Destek Vektör Makinelerinin Kullanımı

İkili Opsiyonlar piyasasında, DVM, fiyat hareketlerini tahmin etmek ve alım satım sinyalleri üretmek için kullanılabilir. Bu kullanımda, geçmiş fiyat verileri, Teknik Göstergeler, Hacim Analizi ve diğer ilgili veriler DVM algoritmasına girdi olarak verilir.

DVM modeli, bu verileri analiz ederek gelecekteki fiyat hareketlerini tahmin etmeye çalışır. Tahminler, "call" (yükseliş) veya "put" (düşüş) opsiyonları için alım satım sinyalleri üretir.

• • Örnek Uygulama:**

1. **Veri Toplama:** Geçmiş fiyat verileri, hacim verileri, RSI, MACD, Hareketli Ortalamalar gibi teknik göstergeler toplanır. 2. **Veri Ön İşleme:** Veriler temizlenir, ölçeklendirilir ve DVM algoritmasına uygun hale getirilir. 3. **Model Eğitimi:** DVM algoritması, eğitim verileri üzerinde eğitilir. Çekirdek fonksiyonu ve diğer parametreler optimize edilir. 4. **Model Testi:** Model, test verileri üzerinde test edilir ve performansı değerlendirilir. 5. **Alım Satım Sinyalleri:** Model, yeni veriler üzerinde tahminler yapar ve alım satım sinyalleri üretir.

• • Stratejiler ve Teknik Analizler ile Entegrasyon:**

• **Trend Takibi:** DVM, trendleri belirlemek ve trend yönünde alım satım yapmak için kullanılabilir.
• **Destek ve Direnç Seviyeleri:** DVM, destek ve direnç seviyelerini belirlemek ve bu seviyelerde alım satım yapmak için kullanılabilir.
• **Kırılma Stratejileri:** DVM, önemli seviyelerin kırılmasını tespit etmek ve bu kırılmalardan faydalanmak için kullanılabilir.
• **Hacim Analizi:** DVM, hacim verilerini analiz ederek alım satım sinyallerinin güvenilirliğini artırabilir.
• **Momentum Göstergeleri:** DVM, momentum göstergeleriyle (RSI, Stokastik) birlikte kullanılarak aşırı alım ve aşırı satım durumlarını tespit edebilir.
• **Fibonacci Seviyeleri:** DVM, Fibonacci seviyeleriyle birlikte kullanılarak potansiyel alım satım noktalarını belirleyebilir.
• **Harmonik Kalıplar:** DVM, harmonik kalıpları tanımak ve bu kalıplara göre alım satım yapmak için kullanılabilir.
• **Ichimoku Bulutu:** DVM, Ichimoku Bulutu ile birlikte kullanılarak trendin gücünü ve yönünü değerlendirebilir.
• **Elliott Dalga Teorisi:** DVM, Elliott Dalga Teorisi'ndeki dalga yapılarını tanımak ve bu yapıya göre alım satım yapmak için kullanılabilir.
• **Ortalama Yön Endeksi (ADX):** DVM, ADX ile birlikte kullanılarak trendin gücünü ölçebilir.
• **Bollinger Bantları:** DVM, Bollinger Bantları ile birlikte kullanılarak volatiliteyi ölçebilir ve alım satım sinyalleri üretebilir.
• **MACD Histogramı:** DVM, MACD Histogramı ile birlikte kullanılarak momentumu ölçebilir.
• **Para Akışı Endeksi (MFI):** DVM, MFI ile birlikte kullanılarak aşırı alım ve aşırı satım durumlarını tespit edebilir.
• **Chaikin Para Akışı (CMF):** DVM, CMF ile birlikte kullanılarak para akışını ölçebilir.
• **On Balance Volume (OBV):** DVM, OBV ile birlikte kullanılarak hacim ve fiyat arasındaki ilişkiyi analiz edebilir.

Sonuç

Destek Vektörleri, Destek Vektör Makineleri'nin temelini oluşturan ve sınıflandırma ve regresyon problemlerinde yüksek performans gösteren kritik bir kavramdır. DVM, yüksek boyutlu verilerde etkili olması, doğrusal olmayan verileri sınıflandırabilmesi ve iyi genelleme yeteneğine sahip olması gibi avantajlar sunar. İkili Opsiyonlar piyasasında, DVM, fiyat hareketlerini tahmin etmek ve alım satım sinyalleri üretmek için kullanılabilir. Ancak, modelin doğru bir şekilde eğitilmesi ve parametrelerinin optimize edilmesi önemlidir.

Makine Öğrenmesi Algoritmaları Sınıflandırma Algoritmaları Regresyon Algoritmaları Kısıtlı Optimizasyon Çekirdek Fonksiyonları Hiperdüzlem Destek Vektör Makineleri Teknik Analiz Hacim Analizi İkili Opsiyonlar Trend Takibi Destek ve Direnç Seviyeleri Kırılma Stratejileri RSI (Göreceli Güç Endeksi) MACD (Hareketli Ortalama Yakınsama Iraksama) Hareketli Ortalamalar Fibonacci Seviyeleri Ichimoku Bulutu Elliott Dalga Teorisi ADX (Ortalama Yön Endeksi) Bollinger Bantları Para Akışı Endeksi (MFI)

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