The predicton of participation index of Istanbul Stock Exchange

Abstract

Finansal piyasaların popülaritesi geçtiğimiz son yüzyılda yüksek bir ivme ile yükselişini devam ettirmektedir. Teknolojinin sağladığı yenilikler sayesinde ilgi duyan her insan, artık kolaylıkla finansal pazarlara erişim sağlayabilmektedir. Bu finansal pazarların başını şüphesiz şirketlerin hisselerini değerlendirmek için kullandığı aracı kurum borsalar çekmektedir. Sermayedarları ve şirketleri bir araya getiren borsalar, yatırımcılar için potansiyeli yüksek kazanç yolu olarak görülmektedir. Özellikle Müslüman yatırımcıları da bu pazara çekmek için İslam Hukuk'una uygun endeksler belirlenmiştir. Borsa İstanbul çatı altında Katılım Endeksi bu amaca hizmet etmektedir. Yüksek gelir sağlama potansiyeline sahip olan borsa yatırımcılarını bu potansiyeli önceden kestirebilme içgüdüsünü perçinlemiştir. Zaman içerisinde birçok istatistiksel model geliştirilmiştir. Bu çalışma kapsamında farklı makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak Katılım Endeksi tahminlemesi yapılmıştır. Modelleme için 2015-11-06 ile 2020-06-30 tarih aralığındaki Borsa İstanbul Katılım Endeksi kapanış verileri kullanılmış ve son 30 günlük fiyatlaması tahminlenmeye çalışılmıştır. Modelleme ve görselleştirme aşamalarında Python, Knime ve Microsoft Excel uygulamalarından istifade edilmiştir. Altı farklı model içerinde en iyi tahmini veren LSTM modeli olduğu görülmüştür. Makine öğrenmesiyle İslama uygun olan hisse senetleri tahminlemesi olması nedeniyle, bu çalışma bu alanda nadir bir çalışma olmuştur.The popularity of stock markets has been increasing for decades. Due to technological advances, they are being accessed by all people who would like to build wealth. For the Muslim community, there are some drawbacks, such as some shares are not suited to Islamic Laws on investment. So, stock markets provide indexes to overcome this issue. The Istanbul Stock Exchange has grouped these shares under the title of the Participation Index. For this quantitative study, different machine learning algorithms are used to predict the prices of this index. For statistical analysis, building models and visualization purpose, Python, Knime and Microsoft Excel platforms were utilized. Models were built by using the closing rates of the Participation Index of the Istanbul Stock Exchange between November 2015 and June 2020, and the last 30 days' rate was forecasted. Eventually, the best model was determined according to accuracy results. It is seen that, of the six different machine learning models, the LSTM model provides the most accurate result. Predicting shares that are lawful to invest in, according to Islam, with different models is quite rare, hence, this study aims to fill the gap.