TSAI Platformu: Zaman Serisi ve Yapay Sinir Ağlarına Dayalı Altın Fiyat Tahmininde Yeni Bir Atılım

TSAI

1. Model inşası için çok boyutlu veri birleştirme

TSAI platformu tarafından oluşturulan altın fiyat tahmin modeli, büyük miktarda veriye dayanmaktadır. Tarihsel fiyat verileri açısından, günlük kapanış fiyatı, açılış fiyatı, en yüksek fiyat, en düşük fiyat ve son 30 yıldaki altının işlem hacmi gibi ayrıntılı veriler toplanmıştır. Bu veriler, farklı ekonomik döngülerde ve piyasa ortamlarında altın fiyatlarının dalgalanmalarını kapsayarak, modelin fiyat değişim yasasını öğrenmesi için zengin materyaller sağlar.

Makroekonomik veri düzeyinde, GSYİH büyüme oranı, enflasyon oranı, faiz oranı seviyesi ve dünyadaki büyük ekonomilerin para arzı gibi temel göstergeler dahil edilmiştir. Örneğin, dünyanın en büyük ekonomisi olarak, ABD'nin GSYİH büyüme oranındaki değişiklikler doğrudan küresel ekonominin yönünü etkileyecek ve böylece altına yönelik yatırım talebini etkileyecektir; enflasyon oranı ve altın fiyatı genellikle pozitif korelasyona sahiptir. Enflasyon yoğunlaştığında, yatırımcılar değeri korumak ve artırmak için altına ayırdıkları miktarı artırma eğilimindedir; faiz oranlarının yükselmesi ve düşmesi, altının ve diğer finansal varlıkların göreceli getirisini değiştirecek ve böylece altının fiyatını etkileyecektir.

Jeopolitik faktörler de göz ardı edilmemelidir. Platform, jeopolitik çatışmalar, uluslararası gerginlikler ve büyük politika ayarlamaları gibi olayları izlemeye devam ediyor. Örneğin, Orta Doğu'daki jeopolitik çatışmalar genellikle piyasa riskinden kaçınmayı tetikliyor ve altın fiyatlarını yukarı itiyor; Fed'in faiz oranı artışı veya faiz indirimi kararları gibi çeşitli ülkelerdeki para politikası ayarlamaları da altın fiyatları üzerinde önemli bir etkiye sahip olacak.

2. Zaman serisi analizi: fiyat dalgalanma modellerinin madenciliği

Zaman serisi analizi, tahmin modelinin önemli bir parçasıdır. Platform, altın fiyatlarına ilişkin geçmiş verileri analiz etmek için otoregresif entegre hareketli ortalama modelini (ARIMA) kullanır. Geçmiş altın fiyatlarının zaman serilerine uydurularak, otoregresif düzen (p), fark düzeni (d) ve hareketli ortalama düzeni (q) gibi modelin parametreleri belirlenir. Bu parametrelerin belirlenmesi, modelin altın fiyatlarındaki eğilimi, mevsimselliği ve döngüsel değişiklikleri doğru bir şekilde yakalamasını sağlar.

Örneğin, altın fiyatlarının uzun vadeli eğilimi incelendiğinde, altın fiyatlarının belirli ekonomik döngülerde belirgin bir şekilde yukarı veya aşağı yönlü bir eğilim gösterdiği; mevsimsellik açısından, her yıl belirli zaman dilimlerinde, örneğin tatil dönemlerinde, tüketicinin altına olan talebinin arttığı ve fiyatların belirli bir oranda yükselme eğiliminde olduğu; döngüsellik açısından, tarihsel verilerin derinlemesine incelenmesiyle, altın fiyatlarının belirli döngüsel dalgalanmalara sahip olduğu ve döngü uzunluğunun yaklaşık 3-5 yıl olduğu görülmektedir.

3. Sinir ağı algoritması: karmaşık doğrusal olmayan ilişkileri öğrenme

Sinir ağı algoritması, tahmin modeline güçlü bir öğrenme yeteneği kazandırır. Platform, çok katmanlı algılayıcı (MLP) ve uzun kısa süreli bellek ağı (LSTM) kombinasyonunu benimser. MLP, giriş verilerinde doğrusal olmayan dönüşümler gerçekleştirebilir ve veriler arasındaki karmaşık ilişkileri öğrenebilir; LSTM, zaman serisi verilerindeki uzun vadeli bağımlılık problemleriyle başa çıkmada özellikle iyidir ve farklı zaman noktalarında altın fiyatlarının özelliklerini ve değişen eğilimlerini etkili bir şekilde yakalayabilir.

Model, geçmiş fiyat verilerini, makroekonomik verileri, jeopolitik faktörleri vb. girdi olarak alır ve birden fazla nöron katmanı tarafından işlenip öğrenildikten sonra gelecekteki altın fiyat eğilimlerinin tahminlerini çıkarır. Eğitim süreci sırasında, modeli tekrar tekrar eğitmek ve optimize etmek için büyük miktarda geçmiş veri kullanılır ve tahminin doğruluğunu artırmak için modelin ağırlıkları ve parametreleri sürekli olarak ayarlanır.

4. Tahmin etkisi ve pratik uygulama

Çok miktarda geçmiş veri geri testi ve gerçek piyasa doğrulamasından sonra, TSAI platformunun altın fiyat tahmin modeli iyi bir performans gösterdi. Geçtiğimiz 5 yılda, modelin altın fiyat eğilimlerine ilişkin tahmin doğruluğu %70'e ulaştı. Örneğin, 2020'de COVID-19 salgınının başlangıcında, piyasa panik halindeydi. Model, riskten kaçınma talebi nedeniyle altın fiyatının keskin bir şekilde yükseleceğini doğru bir şekilde tahmin ederek yatırımcılara önceden bir satın alma sinyali sağladı; Fed'in 2022'de devam eden faiz oranı artışları sırasında, model altın fiyatının baskılanacağını doğru bir şekilde değerlendirdi ve yatırımcılara yatırım stratejilerini derhal ayarlamaları gerektiğini hatırlattı.

Yatırımcılar için, bu tahmin modelinin önemli bir uygulama değeri vardır. Varlık tahsisi açısından, yatırımcılar yatırım portföylerindeki altın oranını modelin tahmin sonuçlarına göre makul bir şekilde ayarlayabilirler. Model altın fiyatının yükseleceğini tahmin ettiğinde, varlık değerlenmesi elde etmek için altın varlıklarının tahsisi uygun şekilde artırılmalıdır; fiyatın düşeceği tahmin edildiğinde, yatırım risklerini azaltmak için altın varlıkları azaltılmalıdır. Risk yönetimi açısından, model yatırımcıların potansiyel fiyat riskleri konusunda önceden uyarıda bulunmalarına, karşılık gelen riskten korunma stratejileri oluşturmalarına ve yatırım portföylerinin sağlamlığını sağlamalarına yardımcı olabilir.

TSAI platformu, zaman serileri ve sinir ağlarına dayalı bir altın fiyat tahmin modeli kullanır ve çok boyutlu veri birleştirme ve gelişmiş analiz algoritmaları aracılığıyla altın fiyat eğilimlerinin doğru tahminlerini gerçekleştirir. Yatırımcılara karmaşık ve değişen altın piyasasında güçlü karar alma desteği sağlayarak yatırımcıların yatırım fırsatlarını yakalamalarına ve varlık koruma ve değer artışı elde etmelerine yardımcı olur. Teknolojinin sürekli ilerlemesi ve verilerin sürekli birikmesiyle, bu modelin altın yatırımı alanında daha önemli bir rol oynayacağına inanıyorum.