Destek vektör makineleri

Destek Vektör Makineleri

Destek Vektör Makineleri (DVM) (İngilizce: *Support Vector Machines* - SVM), makine öğrenimi alanında sınıflandırma ve regresyon görevleri için kullanılan güçlü ve çok yönlü bir algoritmadır. Özellikle yüksek boyutlu uzaylarda etkili performans gösterir ve hem lineer hem de doğrusal olmayan veri kümelerini modelleme yeteneğine sahiptir. Bu makale, DVM'lerin temel prensiplerini, çalışma mekanizmasını, farklı çekirdek fonksiyonlarını, avantajlarını, dezavantajlarını ve uygulamalarını detaylı bir şekilde inceleyecektir. Ayrıca, finansal piyasalarda, özellikle ikili opsiyonlar ticaretinde potansiyel kullanım alanlarına değinecektir.

Temel Kavramlar

DVM'lerin temel amacı, farklı sınıflara ait veri noktalarını en iyi şekilde ayıran bir hiper düzlem (İngilizce: *hyperplane*) bulmaktır. İki boyutlu bir uzayda bu hiper düzlem bir çizgi, üç boyutlu bir uzayda ise bir düzlem olur. Hiper düzlemi tanımlayan temel unsurlar, ağırlık vektörü (w) ve bias (b) terimidir.

DVM'ler, denetimli öğrenme algoritmalarıdır, yani algoritma, etiketlenmiş verilerle eğitilir. Etiketlenmiş veriler, her veri noktasının ait olduğu sınıfı gösterir. Eğitim verileri kullanılarak bulunan hiper düzleme "optimal hiper düzlem" denir.

Hiper Düzlem ve Marjin

Optimal hiper düzlemi bulurken DVM'ler, sınıflandırma marjinini maksimize etmeye çalışır. Marjin, hiper düzleme en yakın olan veri noktaları arasındaki mesafedir. Daha geniş bir marjin, modelin genelleme (İngilizce: *generalization*) yeteneğini artırır, yani modelin daha önce görmediği verilere daha iyi uyum sağlamasını sağlar.

Hiper düzleme en yakın olan veri noktalarına "destek vektörleri" denir. Bu veri noktaları, hiper düzlemin konumunu ve yönünü belirlemede kritik rol oynar. Diğer veri noktaları, hiper düzlemin belirlenmesinde doğrudan bir etkiye sahip değildir.

Çekirdek Fonksiyonları (Kernel Functions)

DVM'lerin en önemli özelliklerinden biri, doğrusal olmayan veri kümelerini modelleme yeteneğidir. Bu yetenek, çekirdek hilesi (İngilizce: *kernel trick*) adı verilen bir teknik sayesinde elde edilir. Çekirdek hilesi, verileri yüksek boyutlu bir uzaya dönüştürerek doğrusal olmayan problemleri doğrusal hale getirir.

Farklı çekirdek fonksiyonları, farklı türdeki veri kümeleri için daha uygun olabilir. En yaygın kullanılan çekirdek fonksiyonları şunlardır:

Doğrusal Çekirdek (Linear Kernel): Verileri olduğu gibi kullanır ve doğrusal bir hiper düzlem bulmaya çalışır.
Polinom Çekirdek (Polynomial Kernel): Verileri yüksek boyutlu bir uzaya polinom fonksiyonları kullanarak dönüştürür.
Radyal Tabanlı Fonksiyon Çekirdeği (RBF Kernel): Verileri sonsuz boyutlu bir uzaya dönüştürür ve doğrusal olmayan karmaşık ilişkileri modellemede etkilidir. Bu çekirdek, genellikle varsayılan seçenektir.
Sigmoid Çekirdek (Sigmoid Kernel): Sinüs fonksiyonunu kullanarak verileri dönüştürür ve özellikle sinir ağları ile benzer sonuçlar verebilir.

Çekirdek Fonksiyonları Karşılaştırması
Çekirdek	Açıklama	Avantajları	Dezavantajları
Doğrusal	Basit ve hızlı.	Basit veri kümeleri için etkili.	Doğrusal olmayan ilişkileri modellemede yetersiz.
Polinom	Karmaşık ilişkileri modelleyebilir.	Doğrusal olmayan veri kümeleri için daha iyi performans.	Yüksek dereceli polinomlar aşırı öğrenmeye neden olabilir.
RBF	En çok kullanılan çekirdek.	Çok çeşitli veri kümeleri için iyi performans.	Parametre ayarlaması önemlidir.
Sigmoid	Sinir ağlarına benzer.	Belirli veri kümeleri için uygun olabilir.	Genellikle RBF kadar etkili değildir.

DVM'lerin Eğitim Süreci

DVM'lerin eğitim süreci, bir optimizasyon problemi çözmeyi içerir. Amaç, marjini maksimize eden ve aynı zamanda hata oranını minimize eden hiper düzlemi bulmaktır. Bu optimizasyon problemi, lagranj çarpanları (İngilizce: *Lagrange multipliers*) kullanılarak çözülebilir.

Eğitim sırasında, algoritma, destek vektörlerini belirler ve hiper düzlemin parametrelerini (w ve b) ayarlar. Eğitim verilerinin büyüklüğü, eğitim süresini etkileyebilir. Büyük veri kümeleri için daha gelişmiş optimizasyon algoritmaları gerekebilir.

DVM'lerin Avantajları ve Dezavantajları

Avantajları:

Yüksek boyutlu uzaylarda etkili: DVM'ler, çok sayıda özellik içeren veri kümelerinde iyi performans gösterir.
Doğrusal ve doğrusal olmayan verileri modelleme yeteneği: Farklı çekirdek fonksiyonları sayesinde çeşitli veri türlerine uyum sağlayabilir.
Genelleme yeteneği: Marjin maksimizasyonu, modelin yeni verilere daha iyi uyum sağlamasını sağlar.
Bellek verimliliği: Sadece destek vektörleri saklandığı için, modelin bellek gereksinimi düşüktür.

Dezavantajları:

Parametre ayarlaması: Çekirdek fonksiyonunun parametreleri (örneğin, RBF çekirdeğindeki gama (γ) değeri ve C cezalandırma parametresi) dikkatli bir şekilde ayarlanmalıdır.
Eğitim süresi: Büyük veri kümeleri için eğitim süresi uzun olabilir.
Yorumlanabilirlik: Modelin karar verme süreci, özellikle doğrusal olmayan çekirdekler kullanıldığında, yorumlanması zor olabilir.
Çoklu sınıflandırma: Doğrudan çoklu sınıflandırma için uygun değildir; genellikle "bir-karşına-bir" (one-vs-one) veya "bir-karşına-tüm" (one-vs-all) stratejileriyle uygulanır.

Finansal Piyaslarda DVM Uygulamaları

DVM'ler, finansal piyasalarda çeşitli uygulamalara sahiptir. Özellikle, teknik analiz ve hacim analizi verilerini kullanarak fiyat hareketlerini tahmin etmede kullanılabilirler.

Hisse Senedi Fiyat Tahmini: Geçmiş fiyat verileri, işlem hacmi ve diğer teknik göstergeler (örneğin, hareketli ortalamalar, RSI, MACD) kullanılarak hisse senedi fiyatlarının gelecekteki hareketleri tahmin edilebilir.
Kredi Riski Değerlendirmesi: Müşterilerin kredi geçmişi, demografik bilgileri ve finansal verileri kullanılarak kredi riskleri değerlendirilebilir.
Dolandırıcılık Tespiti: Kredi kartı işlemlerindeki anormallikler ve şüpheli davranışlar tespit edilebilir.
Portföy Optimizasyonu: Risk ve getiri arasındaki dengeyi optimize etmek için portföy bileşenleri belirlenebilir.
İkili Opsiyonlar Ticareti: DVM'ler, ikili opsiyonlar ticaretinde alım veya satım sinyalleri üretmek için kullanılabilir. Örneğin, belirli bir varlığın fiyatının belirli bir süre içinde yükselip yükseleceğine dair tahminler yapılabilir. Bu tahminler, teknik analiz göstergeleri ve geçmiş fiyat verileri kullanılarak DVM modeli ile eğitilebilir. DVM, potansiyel kazançlı işlemleri belirlemeye yardımcı olabilir.

İkili Opsiyonlar Ticaretinde DVM Kullanımı Stratejileri

Gösterge Kombinasyonları: DVM'yi, RSI, MACD ve hareketli ortalamalar gibi birden fazla teknik göstergenin çıktısıyla birlikte kullanmak, daha doğru sinyaller üretebilir.
Zaman Dilimi Optimizasyonu: Farklı zaman dilimlerinde (örneğin, 5 dakikalık, 15 dakikalık, saatlik) DVM modelleri eğiterek, farklı ticaret stratejileri geliştirilebilir.
Risk Yönetimi: DVM tarafından üretilen sinyalleri, stop-loss ve take-profit seviyeleri ile birleştirerek risk yönetimi stratejileri uygulanabilir.
Backtesting: DVM modelinin geçmiş verilerle test edilmesi (backtesting), modelin performansını değerlendirmeye ve parametreleri optimize etmeye yardımcı olur.
Hacim Analizi Entegrasyonu: İşlem hacmi verilerini DVM modeline dahil etmek, sinyal doğruluğunu artırabilir. Örneğin, yüksek hacimli bir artış, güçlü bir alım sinyali olarak değerlendirilebilir.

DVM'lerin Alternatifleri

DVM'ler güçlü bir algoritma olmasına rağmen, bazı durumlarda alternatif algoritmalar daha iyi performans gösterebilir. DVM'lere alternatif olarak kullanılabilecek bazı algoritmalar şunlardır:

Karar Ağaçları (Decision Trees): Basit ve yorumlanabilir bir algoritmadır.
Rastgele Ormanlar (Random Forests): Birden fazla karar ağacının birleşimidir ve genellikle daha iyi genelleme yeteneğine sahiptir.
Gradyan Artırma (Gradient Boosting): Karar ağaçlarını sıralı olarak eğitir ve her ağaç, önceki ağaçların hatalarını düzeltmeye çalışır.
Sinir Ağları (Neural Networks): Karmaşık ilişkileri modellemede çok etkilidir, ancak eğitim süresi uzun olabilir ve aşırı öğrenmeye yatkındır.
Lojistik Regresyon (Logistic Regression): Basit ve hızlı bir algoritmadır, ancak doğrusal olmayan ilişkileri modellemede yetersiz kalabilir.

Sonuç

Destek Vektör Makineleri, sınıflandırma ve regresyon görevleri için güçlü ve çok yönlü bir makine öğrenimi algoritmasıdır. Yüksek boyutlu uzaylarda etkili performans gösterme, doğrusal ve doğrusal olmayan verileri modelleme yeteneği ve iyi genelleme yeteneği gibi avantajlara sahiptir. Finansal piyasalarda, özellikle ikili opsiyonlar ticaretinde, fiyat tahminleri yapmak ve alım-satım sinyalleri üretmek için kullanılabilir. Ancak, parametre ayarlaması ve eğitim süresi gibi dezavantajları da göz önünde bulundurulmalıdır. Doğru parametre ayarı ve uygun veri ön işleme teknikleriyle DVM'ler, finansal piyasalarda başarılı bir şekilde kullanılabilir.

Bu makalede, DVM'lerin temel prensipleri ve finansal piyasalardaki potansiyel uygulamaları detaylı bir şekilde ele alınmıştır. Umarım bu makale, DVM'ler hakkında kapsamlı bir anlayış sağlamıştır.

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