Destek vektör makineleri (SVM)

Giriş

Destek Vektör Makineleri (SVM), makine öğrenimi alanında sınıflandırma ve regresyon görevleri için kullanılan güçlü ve çok yönlü bir algoritmadır. 1990'larda geliştirilen SVM, özellikle yüksek boyutlu uzaylarda etkili performans gösterme yeteneği nedeniyle popülerlik kazanmıştır. Bu makale, SVM'nin temel prensiplerini, çalışma mekanizmasını, farklı çekirdek fonksiyonlarını, avantajlarını, dezavantajlarını ve finansal piyasalardaki potansiyel uygulamalarını detaylı bir şekilde inceleyecektir. Özellikle, ikili opsiyonlar gibi yüksek riskli finansal araçlarda SVM'nin nasıl kullanılabileceğine odaklanılacaktır.

Temel Kavramlar

SVM'nin temel amacı, farklı sınıflara ait veri noktalarını en iyi şekilde ayıran bir hiperdüzlem bulmaktır. Hiperdüzlem, iki boyutlu uzayda bir çizgiye, üç boyutlu uzayda bir düzleme ve daha yüksek boyutlarda ise daha genel bir düzleme karşılık gelir. SVM, bu hiperdüzlemi bulurken, sınıflar arasındaki marjinı maksimize etmeyi hedefler. Marjin, hiperdüzleme en yakın olan veri noktaları arasındaki mesafedir. Daha geniş bir marjin, modelin genelleme yeteneğini artırır ve yeni, görülmemiş veriler üzerinde daha doğru tahminler yapmasını sağlar.

• **Destek Vektörleri:** Hiperdüzlemi belirleyen, marjine en yakın olan veri noktalarıdır. Bu noktalar, modelin öğrenme sürecinde kritik bir rol oynar.
• **Hiperdüzlem:** Veri noktalarını farklı sınıflara ayıran düzlemdir.
• **Marjin:** Hiperdüzleme en yakın olan veri noktaları arasındaki mesafedir.
• **Çekirdek Fonksiyonu:** Veri noktalarını daha yüksek boyutlu bir uzaya dönüştüren bir fonksiyondur. Bu, doğrusal olarak ayrılamayan verilerin daha kolay sınıflandırılmasını sağlar.

SVM'nin Çalışma Mekanizması

SVM'nin çalışma mekanizması aşağıdaki adımlardan oluşur:

1. **Veri Ön İşleme:** Veriler, SVM algoritması tarafından işlenebilir hale getirilmek için ölçeklendirme, normalizasyon ve eksik değerlerin doldurulması gibi ön işlemlerden geçirilir. 2. **Çekirdek Fonksiyonunun Seçimi:** Verilerin yapısına ve karmaşıklığına uygun bir çekirdek fonksiyonu seçilir. (Aşağıda "Çekirdek Fonksiyonları" bölümüne bakınız.) 3. **Hiperdüzlemin Bulunması:** Seçilen çekirdek fonksiyonu kullanılarak veriler daha yüksek boyutlu bir uzaya dönüştürülür ve bu uzayda sınıflar arasındaki marjini maksimize eden hiperdüzlem bulunur. 4. **Model Eğitimi:** Destek vektörleri kullanılarak model eğitilir. 5. **Tahmin:** Yeni veri noktaları, eğitilmiş model kullanılarak sınıflandırılır veya regresyon işlemi gerçekleştirilir.

Çekirdek Fonksiyonları

Çekirdek fonksiyonları, SVM'nin doğrusal olmayan verilerle başa çıkmasını sağlayan önemli bir bileşendir. Farklı çekirdek fonksiyonları, farklı veri yapıları için daha uygun olabilir. En yaygın kullanılan çekirdek fonksiyonları şunlardır:

• **Doğrusal Çekirdek (Linear Kernel):** Basit ve hızlıdır. Doğrusal olarak ayrılabilen veriler için uygundur.
• **Polinomal Çekirdek (Polynomial Kernel):** Verileri daha yüksek dereceli polinomlarla dönüştürür. Doğrusal olmayan ilişkileri modellemek için kullanılabilir. Derece parametresi önemlidir.
• **Radya Temelli Fonksiyon (RBF) Çekirdek (Radial Basis Function Kernel):** En yaygın kullanılan çekirdek fonksiyonlarından biridir. Doğrusal olmayan karmaşık veriler için uygundur. Gama (γ) parametresi önemlidir.
• **Sigmoid Çekirdek (Sigmoid Kernel):** Sinir ağları ile benzerlik gösterir. Özellikle sinir ağları ile karşılaştırıldığında, SVM'nin performansını artırabilir.

Çekirdek fonksiyonunun seçimi, veri kümesinin özelliklerine ve uygulamanın gereksinimlerine bağlıdır. Çekirdek parametrelerinin doğru ayarlanması, modelin performansını önemli ölçüde etkileyebilir. Hiperparametre optimizasyonu teknikleri, en iyi çekirdek fonksiyonunu ve parametrelerini bulmak için kullanılabilir.

SVM'nin Avantajları

• **Yüksek Boyutlu Verilerde Etkili:** SVM, yüksek boyutlu uzaylarda iyi performans gösterir.
• **Doğrusal ve Doğrusal Olmayan Verilerle Çalışabilir:** Farklı çekirdek fonksiyonları sayesinde hem doğrusal hem de doğrusal olmayan verilerle çalışabilir.
• **Genelleme Yeteneği:** Marjini maksimize ederek genelleme yeteneğini artırır.
• **Yerel Minimumlardan Kaçınma:** SVM, gradient descent gibi diğer algoritmalara kıyasla yerel minimumlara takılma olasılığı daha düşüktür.
• **Bellek Verimliliği:** Destek vektörleri kullanılarak model eğitildiği için, tüm veri kümesini saklama ihtiyacı yoktur.

SVM'nin Dezavantajları

• **Büyük Veri Kümelerinde Yavaş:** Büyük veri kümelerinde eğitim süresi uzun olabilir.
• **Parametre Hassasiyeti:** Çekirdek fonksiyonu ve parametrelerinin doğru ayarlanması önemlidir.
• **Yorumlanabilirlik:** Modelin karar verme süreci, özellikle karmaşık çekirdek fonksiyonları kullanıldığında yorumlanması zor olabilir.
• **İkili Sınıflandırma Odaklı:** Doğrudan çoklu sınıflandırma için uygun değildir. Çoklu sınıflandırma için farklı yaklaşımlar (örneğin, one-vs-one veya one-vs-all) kullanılmalıdır.
• **Aykırı Değerlere Duyarlılık:** Aykırı değerler modelin performansını olumsuz etkileyebilir.

Finansal Piyasarlarda SVM Uygulamaları

SVM, finansal piyasalarda çeşitli uygulamalar için kullanılabilir:

• **Hisse Senedi Tahmini:** Belirli hisse senetlerinin fiyat hareketlerini tahmin etmek için kullanılabilir.
• **Kredi Riski Değerlendirmesi:** Kredi başvurusunda bulunan müşterilerin kredi riskini değerlendirmek için kullanılabilir.
• **Dolandırıcılık Tespiti:** Kredi kartı dolandırıcılığı gibi finansal dolandırıcılıkları tespit etmek için kullanılabilir.
• **Portföy Yönetimi:** Portföy optimizasyonu ve varlık tahsisi için kullanılabilir.
• **Piyasa Trendlerinin Belirlenmesi:** Teknik analiz göstergeleri ve geçmiş fiyat verileri kullanılarak piyasa trendlerini belirlemek için kullanılabilir.

İkili Opsiyonlarda SVM

İkili opsiyonlar gibi yüksek riskli finansal araçlarda, doğru tahminler yapmak büyük önem taşır. SVM, ikili opsiyonların yönünü (yukarı veya aşağı) tahmin etmek için kullanılabilir.

• **Veri Girişleri:** SVM modeline girdi olarak, geçmiş fiyat verileri, hacim verileri, teknik göstergeler (örneğin, hareketli ortalamalar, RSI, MACD) ve hatta duygu analizi ile elde edilen haber verileri sağlanabilir.
• **Model Eğitimi:** Tarihsel veriler kullanılarak SVM modeli eğitilir.
• **Tahmin:** Eğitilmiş model, mevcut piyasa koşulları altında ikili opsiyonun yönünü tahmin etmek için kullanılır.
• **Risk Yönetimi:** SVM modelinin tahminleri, risk yönetimi stratejilerinin bir parçası olarak kullanılabilir. Örneğin, modelin yüksek güvenilirlikli tahminlerine dayalı olarak opsiyonlar satın alınabilir.

Ancak, ikili opsiyonların doğası gereği yüksek volatilite ve belirsizlik içerdiği unutulmamalıdır. SVM modelinin doğruluğu, kullanılan verilerin kalitesine, çekirdek fonksiyonunun seçimine ve parametrelerin optimizasyonuna bağlıdır. Ayrıca, geçmiş performansın gelecekteki performansı garanti etmediği ve finansal piyasaların öngörülemez olabileceği göz önünde bulundurulmalıdır.

SVM ile İlgili Stratejiler ve Teknikler

• **Hiperparametre Optimizasyonu:** Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization gibi teknikler kullanılarak çekirdek fonksiyonu ve parametreleri optimize edilmelidir.
• **Özellik Seçimi:** Modelin performansını artırmak için en önemli özellikler seçilmelidir. Özellik mühendisliği de önemlidir.
• **Veri Augmentation:** Veri kümesini genişletmek için veri artırma teknikleri kullanılabilir.
• **Ensemble Yöntemleri:** Birden fazla SVM modelini birleştirerek daha doğru tahminler elde edilebilir.
• **Aykırı Değer Tespiti:** Aykırı değerleri tespit edip temizlemek, modelin performansını artırabilir.

SVM ile İlgili Teknik Analiz ve Hacim Analizi

• **Hareketli Ortalamalar:** Fiyat trendlerini belirlemek için kullanılır.
• **RSI (Göreceli Güç Endeksi):** Aşırı alım ve aşırı satım bölgelerini belirlemek için kullanılır.
• **MACD (Hareketli Ortalama Yakınsama Iraksama):** Trend değişikliklerini ve momentumu belirlemek için kullanılır.
• **Bollinger Bantları:** Volatiliteyi ölçmek ve potansiyel alım/satım sinyalleri belirlemek için kullanılır.
• **Hacim Ağırlıklı Ortalama Fiyat (VWAP):** Hacime göre ortalama fiyatı belirlemek için kullanılır.
• **On Balance Volume (OBV):** Hacim akışını analiz etmek için kullanılır.
• **Chaikin Para Akışı:** Alım ve satım baskısını ölçmek için kullanılır.
• **Fibonacci Düzeltmeleri:** Potansiyel destek ve direnç seviyelerini belirlemek için kullanılır.
• **Ichimoku Bulutu:** Trendleri, destek ve direnç seviyelerini belirlemek için kullanılır.
• **Elliott Dalga Teorisi:** Fiyat hareketlerini öngörmek için kullanılır.
• **Gann Analizi:** Geometrik şekiller ve oranlar kullanarak piyasa trendlerini analiz etmek için kullanılır.
• **Kandelbrık Desenleri:** Fiyat grafiklerinde görünen belirli desenlerin anlamlarını yorumlamak için kullanılır.
• **Formasyonlar:** Omuz baş omuz, çifte tepe, çifte dip gibi formasyonların anlamlarını yorumlamak için kullanılır.
• **Hacim Spread Analizi:** Fiyat ve hacim arasındaki ilişkiyi analiz etmek için kullanılır.
• **Tick Verisi Analizi:** Her bir işlemdeki fiyat ve hacim bilgisini analiz etmek için kullanılır.

Sonuç

Destek Vektör Makineleri, sınıflandırma ve regresyon görevleri için güçlü bir araçtır. Özellikle finansal piyasalarda, hisse senedi tahmini, kredi riski değerlendirmesi ve dolandırıcılık tespiti gibi çeşitli uygulamalar için kullanılabilir. İkili opsiyonlarda ise, SVM modelinin doğru bir şekilde eğitilmesi ve parametrelerinin optimize edilmesi, başarılı tahminler yapılması için kritik öneme sahiptir. Ancak, finansal piyasaların doğası gereği belirsizlik içerdiğini ve geçmiş performansın gelecekteki performansı garanti etmediğini unutmamak önemlidir.

• • Gerekçe:**

• "Destek Vektör Makineleri (SVM)" bir makine öğrenimi algoritmasıdır.

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