Finansal Mühendislik Dersleri : Holt-Winters ve ARIMA Giriş - 3

     Öncelikle daha önce okumadıysanız ilk iki yazımızı okumanızı tavsiye ederiz.

http://buraktunali.blogspot.com/2021/08/finansal-muhendislik-dersleri-nasl-para.html

http://buraktunali.blogspot.com/2021/09/finansal-muhendislik-dersleri-data.html

İkinci yazımızda yorumlamadığımız kod satırlarına geçmeden önce Holt-Winters dan bahsedelim. 

Önce Holt-Winters evrimine tarihsel olarak yaklaşalım;

1957 yılında Holt önce mevsimsel olmayan zaman serilerini trendsiz bir şekilde analiz ediyor. 

Sonrasında "Holt's Trend analysis" olarak trend analizini ekliyor. Son olarak 1960 yılında Winters modeli tamamlıyor.

İlk olarak Brown un SME yani Tekli Üssel Düzleştirmeye (yani grafikteki dalgalanmanın azaltılmasına)  bakalım. (İkinci yazımızdaki SM grafiğini hatırlayalım.)

Formülde tahmin eşitliğinde  "lt" çıkan sonuç. Düzleştirmede bir önceki çıkan sonuç ile şimdiki değeri bir "alfa faktörü"  ile düzeltiyoruz. Şimdi Holt un eşitliğe nasıl trend eklediğine bakalım.

Holt Trend Modeli aslında linear bir model. Yani belirli bir açıyla size bir yön belirtiyor.

(İkinci yazımızdaki grafiği hatırlayalım)

Karışık gibi görünsede eklenen kısım "beta faktörü" dediğimiz trend faktörü için düzleştirme yapıyor. Eşitliklere dikkat ettiğinizde ortalama eşitliği içerisinde trend o da tahmin i besleyen başka bir eşitlik gibi.

Şimdi son olarak Winters ın sezonsal düzleştirmesini ekleyelim.

Burada iki yöntemimiz var "additive" ve  "multiplicative".

Öncelikle "St" nin belirli bir dönemdeki mevsimesel değişiklik olduğunu belirtelim. Gama ise mevsimsel faktör olarak geliyor. Yukarda toplamsal ile çarpımsal yaklaşımı görebiliyorsunuz.

Şimdi Pyhton diyelim ve kod satırlarımızı yorumlayabiliriz. 

Kapanışları Holt Modelimiz içine alıyoruz. fit metoduyla bir HoltWintersResult döndürüyoruz. Son olarak fittedValues ile SM objesi alıyoruz. Plotlanan hemen hemen aynı grafik.

Referans site : https://docs.w3cub.com/statsmodels/

Şimdi ise train-test yöntemiyle son 5 günde -burada 5 iş günü gibi düşünüp genişletebilirsiniz- holt winters yöntemiyle test edelim. Train kısmı üstteki grafiğimiz gibi olacak. Test ise bir yön vermeye çalışacak. Tabii ki dalgalanmanın fazla olmasıyla değerlerimiz pek tutmayacak.

Ayırma işlemini yapıp plotladık.

Modelimizi tekrar oluşturduk.Train kısmını fit ederken test kısmını "forecast" ledik. Ve son olarak test kısmını train kısmına uladık.

Son olarak yorumlayalım. Dikkat edin burada bir sinyalleme yapmıyoruz sadece kabaca olası günlük trade için bir alım bölgesi belirleyelim. 

Aşağıda bugün tarihli çalışmış bir hisse senedi var.

 Dün işlem yapsaydık 5.26 değerinden artış verdiği görülüyor. (5.27 ve 5.28 e değmiş) Yandaki 50 günlük hareketli ortalamanında yukarıda olduğu düşünüldüğünde iyi bir alım noktası olarak görünüyor gibi. Ayın 8. 9. 10. değerlerinin aynı olması hafta sonu olmasından kaynaklanıyor. 

ARIMA kodlarımız burada. Bir sonraki yazımızda görüşmek üzere.

https://github.com/Gmotes/PyhtonDataAnalysis/blob/master/ARIMA.ipynb

Önemli Uyarı : Burada yer alan yatırım bilgi, yorum ve tavsiyeleri yatırım danışmanlığı kapsamında değildir. Yatırım danışmanlığı hizmeti, aracı kurumlar, portföy yönetim şirketleri, mevduat kabul etmeyen bankalar ile müşteri arasında imzalanacak yatırım danışmanlığı sözleşmesi çerçevesinde sunulmaktadır. Burada yer alan yorum ve tavsiyeler, yorum ve tavsiyede bulunanların kişisel görüşlerine dayanmaktadır. Bu görüşler, mali durumunuz ile risk ve getiri tercihlerinize uygun olmayabilir. Bu nedenle, sadece burada yer alan bilgilere dayanılarak yatırım kararı verilmesi, beklentilerinize uygun sonuçlar doğurmayabilir.